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データ処理を的確に行うための製造業における
ディープラーニングの活用とデータ処理の進め方【WEBセミナー】

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セミナー概要

略称
ディープラーニング【WEBセミナー】
セミナーNo.
cmc201127  
開催日時
2020年11月27日(金)10:30~16:30
主催
(株)シーエムシー・リサーチ
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
【WEB限定セミナー】※在宅、会社にいながらセミナーを受けられます 
価格
非会員: 55,000円(税込)
会員: 44,000円(税込)
学生: 価格未設定
価格関連備考
1名につき 55,000円(税込)※ 資料付

メール会員登録者は 44,000円(税込)
★【メルマガ会員特典】通常の特典(2名目無料、3名目以降半額)は適用外となりますが、 定価の20%引でご参加いただけます。
 ★ お申込み後のキャンセルは基本的にお受けしておりません。ご都合により出席できなくなった場合は代理の方がご出席ください。
備考
※ 本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
 お申し込み前に、下記リンクから視聴環境をご確認ください。
   → https://zoom.us/test

講座の内容

受講対象・レベル
機械学習、AIを活用した製造業の課題解決に興味のある方
習得できる知識
機械学習、AIを活用した製造業の課題解決のアイデア。実際のデータ分析の手順。
趣旨
製造業での課題解決に対して、機械学習・ディープラーニングを使用する際の、基本、注意事項を1日で概観できます。まず、機械学習の基本とディープラーニングの基本を極力数式なしで説明します。その後、講師が実際のデータを操作することで、データをどう扱うかを学習していきます。画像(分類)、音(異常検知)、センサーデータ等、それぞれの例で解説しますので、それぞれがどのように取り扱われるか、注意点は何か、が具体的に学習できます。
 また、受講者でノートPCを用意いただければ、事前に環境設定プログラム、サンプルプログラムを配布しますので、自身でも動作を確認することも可能です。実際にデータを取り扱われる方、製造業での課題解決に機械学習・ディープラーニングを活用する最初の1歩となります。
プログラム
1 機械学習/ディープラーニング概観 
 1.1 データ分析と統計 
 
2 機械学習/ディープラーニングを行う際に必要なデータ処理の基本 
 2.1 データの定義 
 2.2 扱うデータの特性を把握する
  2.2.1 時間軸/場所の考慮
  2.2.2 画像
  2.2.3 音
  2.2.4 センサー(時系列)データ
  2.2.5 その他(言語)
 2.3 特徴量エンジニアリング
  2.3.1 特徴量エンジニアリングとは何か
  2.3.2 具体例 
 
3 機械学習の基礎と実践 
 3.1 機械学習の基本
  3.1.1 データがモデルをつくる
 3.2 学習の種類
  3.2.1 教師あり学習の基本 
  3.2.2 教師なし学習の基本 
 3.3 結果の分類 
  3.3.1 回帰 
  3.3.2 クラス分類 
 3.4 製造業でのサンプル 
  3.4.1 画像データによる傷の検知
  3.4.2 音データ処理による異常検知 
  3.4.3 センサーデータ処理による時系列データ処理 
 
4 ディープラーニングの基礎と実践 
 4.1 ディープラーニングの基本 
  4.1.1 基本的な仕組み 
  4.1.2 ほとんど数式なしの誤差逆伝播理解 
 4.2 製造業でのサンプル 
  4.2.1 CNNによる画像データによる傷の検出 
  4.2.2 RNNによる音データ処理による異常検知 
  4.2.3 RNNによるセンサーデータ処理による時系列データ処理 
 
5 製造業と機械学習 
 5.1 機械学習による課題解決 
  5.1.1 PoCへの取り組み(なるべく小さな範囲で) 
  5.1.2 PoCからソリューションへ 
 5.2 精度はどこまで求めるか 
  5.2.1 精度は100%にはならない 
  5.2.2 運用も含めた 100%を目指す

※ 適宜休憩が入ります。 

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