セミナー、品質工学、機械学習、タグチメソッド、教師あり学習、品質管理

サイトマップサイトマップ よくあるお問合わせよくあるお問合せ リクエストリクエスト セミナー会場セミナー会場へのアクセス リンクリンク
セミナーのメニュー
  ヘルスケア系
2月
3月
4月
5月〜

化学・電気系 その他各分野
2月
3月
4月
5月〜
出版物出版物
新刊図書新刊図書 月刊 化学物質管理Gmpeople
通信教育講座通信教育講座
LMS(e-learning)LMS(e-learning)
セミナー収録DVDDVD
電子書籍・学習ソフトDVD
セミナー講師のコラムです。講師コラム
  ↑2020/2/14更新!!
お申し込み・振込み要領お申込み・振込要領
案内登録案内登録
↑ ↑ ↑
新着セミナー、新刊図書情報をお届けします。

※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



SSL GMOグローバルサインのサイトシール  


セミナー、品質工学、機械学習、タグチメソッド、教師あり学習、品質管理

★品質工学のMTシステムを基礎からわかりやすく丁寧に説明!

MT(マハラノビス・タグチ)システムの基礎と実践
ー品質工学が生んだ機械学習ー

講師

公立大学法人 首都大学東京 産業技術大学院大学 創造技術専攻 教授 越水 重臣 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
1987年 慶應義塾大学 理工学部 機械工学科 卒業
1989年 慶應義塾大学大学院 理工学研究科 機械工学専攻 修了
1989年 イーストマンコダック(ジャパン)R&Dセンター 入社
2003年 静岡理工科大学 機械工学科 助教授
2014年 公立大学法人 首都大学東京 産業技術大学院大学 教授

■ご専門および得意な分野・研究:
品質工学(タグチメソッド)、TRIZによる技術問題の創造的解決、信頼性設計、安全性設計、精密機械、精密加工

■本テーマ関連学協会でのご活動:
学協会や企業内研修などで講演多数

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2020年4月16日(木) 10:30-16:30
●会場 [東京・京急蒲田]大田区産業プラザ(PiO)6階E会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名47,300円(税込(消費税10%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■はじめに
  品質工学のMT(Mahalanobis Taguchi)システムは、AI(人工知能)の分野で「教師あり学習」呼ばれる機械学習の一手法と言えます。製造業における品質管理や検査はもちろんのこと、判別・診断・予測などを必要とする様々な場面に応用できる汎用性の高いビッグデータの解析手法です。計算も難しくなく実用性が高いことも特徴です。本セミナーでは、品質工学のMTシステムを基礎からわかりやすく丁寧に説明し、実務への応用までイメージできるようにします。
 セミナー内容は主に、MTシステムの理論的解説、事例紹介、MTシステムの適用課題を検討する演習から構成されています。一方的な講義ではなく、具体的な事例を通じて理解を深め、演習ではMTシステムを使った実務への応用を検討します。

■ご講演中のキーワード:
品質工学、MTシステム、機械学習、パターン識別、多変量解析、マハラノビス距離、判別・診断、異常検知、予測

■受講対象者:
・品質工学のMTシステムに興味のある方
・パターン識別・異常検知・予測などの業務に取り組んでいる方
・研究開発職、技術職、技術部門の管理職の方

■必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど:
・統計に関する基礎知識が必要となるが、講座内で確認する。
・他の予備知識は特に必要としない。

■本セミナーで習得できること:
・品質工学のMTシステム基礎知識
・MT法による判別・異常検知の実践方法
・T法による予測の実践方法

セミナー内容

1.品質工学のMT(マハラノビス・タグチ)システムとは
 1)MTシステムの全体像
 2)実用化が進むMTシステム

2.MTシステムの理解に必要な基礎知識
 1)基本統計量、正規分布
 2)相関と相関係数
 3)判別分析とMT法の違い

3.MT法によるパターン識別
 1)マハラノビス距離とは
 2)MT法による判別・診断・異常検知
 3)MT法で学習するパターンとは
 4)MT法の事例紹介@とエクセルによる計算デモ
 5)MT法の事例紹介A
 6)演習:特徴量設計
 7)MT法の実践の勘所
 8)演習:MT法の応用事例を考える
 9)項目選択と項目診断(原因診断)

4.T法による予測
 1)予測式の作成方法
 2)T法の事例紹介
 3)重回帰分析との比較
 4)T法のメリットと実践の勘所
 5)演習:T法の応用事例を考える

5.まとめと質疑応答

セミナー番号:AC200455

top

注目の新刊

雑誌 月刊化学物質管理

動画配信 統計学入門

データ・プライバシー

自然言語処理技術

新時代植物工場

創薬スクリーニング

異常検知技術と応用提案

各社の化学物質管理

分散技術

中分子医薬品

5G

洗浄バリ 2019

分野別のメニュー

化学・電気系他分野別一覧

  植物工場他

  機械学習他

ヘルスケア系分野別一覧

  海外関連

  医療機器

各業界共通
マーケティング・人材教育等

「化学物質情報局」

特許・パテント一覧 INDEX
(日本弁理士会 継続研修)

印刷用申込フォーム    

セミナー用

書籍用

会社概要 プライバシーポリシー 通信販売法の定めによる表示 商標について リクルート
Copyright ©2011 情報機構 All Rights Reserved.