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はこちら→ req@johokiko.co.jp



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Zoom見逃し視聴あり

オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

〇インターネット上の消費者の行動分析から始まったAI活用ですが、
 その適用領域は大幅に拡大しています!
〇Excelは使っているがデータ分析へ活用できていない方という方は、
 是非ともご参加ください!

製造業の課題解決のためのデータ解析入門
〜Excel線形解析からニューラルネットワーク非線形解析、
逆解析に基づく実務課題解決へのステップの全体像を掴む〜


<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

SETソフトウェア株式会社 関西システム本部 スペシャリスト 松下 康弘 先生

講師紹介

■略歴:
1999年東京理科大学理学研究科物理学専攻博士課程修了(博士(理学))。1999年(株)東京技術計算コンサルタント、2004年よりSETソフトウェア(株)。現在に至る。

■専門および得意な分野・研究:
量子物性科学、統計物理学、材料インフォマティクス、バイオインフォマティクス、意思決定支援システム

■本テーマ関連学協会でのご活動:
・学会所属なし(過去に日本物理学会、人工知能学会に所属)
・JST (日本科学技術振興財団、文部科学省・経済産業省管轄)
 CREST「データ科学に基づく作物設計基盤技術の構築」研究チーム・メンバー

・招待講演及びチュートリアル(最近の主なもの)
 2021年
  ・日本鋳造工学会関西支部
   ニューラルネットワーク機械学習の基礎と製造業における適用例
  ・日本鋳造工学会鋳造先端プロセス研究部会
   ニューラルネットワーク機械学習の基礎と製造業における適用
 2020年
  ・日本鉄鋼協会
   ニューラルネットワーク機械学習の基礎と製造業における適用例
  ・日本表面真空学会
   マテリアルズインフォマティクスの基礎と応用
 2019年
  ・日本鋳造工学会IoT研究部会
   ニューラルネットワーク機械学習の基礎と研究開発への応用
  ・日本表面真空学会
   マテリアルズインフォマティクスの基礎と応用
 2018年
  ・日本鋳造工学会
   ニューラルネットワーク機械学習の基礎と研究開発への応用
  ・新化学技術推進協会
   ニューラルネットワーク機械学習によるモデリングの基礎と応用
  ・日本表面真空学会
   マテリアルズインフォマティクスの基礎と応用


日時・受講料

●日時 2022年2月15日(火) 10:30-17:00
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名52,800円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800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。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料は、印刷物を郵送で送付致します。
 お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
 お申込みは4営業日前までを推奨します。
 それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
 テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。


●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナーポイント

■はじめに
AIの活用はインターネット上の消費者の行動分析から始まりましたが、その元となるデータ解析技術の適用領域は拡大を続けています。とくに製造業においては、業務プロセスのデータ活用が、企業の業績に直結する時代が到来しており、多くの課題を抱える業務従事者にとって必須のスキルとなります。

■ご講演中のキーワード:
回帰分析、主成分分析、直交表、ニューラルネットワーク、スパースモデリング、
感度分析、自己組織化マップ、逆問題

■受講対象者:
・製造業の業務全般を対象に、Excelは使っているがデータ分析へ活用できていない方。
 ・オープンソースのプログラミング環境(RやPython)を使用して、機械学習の勉強を行っているが、実務への適用に課題をお持ちの方。
・業務に適用可能なモデルを作成するために必要なデータの利用に課題をお持ちの方。

■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:
・Excelの基本操作、初等物理(高等学校程度)の基礎知識があると理解が深まります。

■本セミナーで習得できること:
・製造業に取り巻く事業環境の変化と機械学習による業務データ活用事例
・データ解析(線形/非線形解析(機械学習))に基づくモデリングのエッセンス
・業務課題に機械学習モデルを適用し、成果を得るための具体的なステップ
の全体像を理解して、データ活用による業務課題解決のための具体的な行動イメージをもっていただきます。
セミナー終了後は、デモで用いたデータとソフトウェア(試用版、期限なし)を使用して、消化しきれなかった点を中心に復習いただけます。

セミナー内容

1. 製造業の現場の課題とAI/機械学習の活用例
(1).はじめに
 a. なぜ、今AIなのか? 人の行動予測から業務プロセス、そして社会全体の最適化へ
 b. サイバー・フィジカル連携(デジタルツイン)による課題解決
(2). 製造業における機械学習への取り組み例
 a. 製造プロセス条件の最適化
 b. ソフトセンサー開発
 c. 非破壊検査
 d. 販売予測に基づく生産計画
(3) 最近のAI/機械学習の活用動向
 a. CAE/AI(物理シミュレーションによる設計コストの削減)
 b. IoT/AI (プロセスの学習による予測制御)
 c. マテリアルズインフォマティクス
(4)AI/機械学習技術の価値を業務ドメインの言葉で理解し、活用するためのステップ

2. Excel分析機能で多変量解析のエッセンスをつかむ
(1) 重回帰分析 〜教師つき学習の基礎
 a. Excel分析ツール/Excel VBA/Excelソルバー
 b. モンキーハンティング(古典力学)
 c. ヒストグラム/相関分析/重回帰分析
(2) 主成分分析 〜教師なし学習の基礎
 a. 情報の集約とはどういうことか?
 b. 文字パターン群の可視化
(3) 効率的なデータサンプリング〜実験計画法の直交表の活用

3. 線形解析の限界を超える〜Excelアドインツールで始めるニューラルネットワーク非線形解析
(1)ニューラルネットワーク機械学習
 a.スパース性の仮説による過学習の回避
 b.線形回帰から非線形回帰へ
(2)文字判別モデルと感度分析による要因分析
(3)自己組織化マップ(非線形主成分分析)による可視化と問題要因の抽出

4. 予測モデル(順問題)の基づく設計条件の最適探索(逆問題)
(1)Excelソルバーを活用する
(2)遺伝的アルゴリズムによる設計条件の大域的探索の高速化

5. 明日から始める業務課題解決のためのデータ活用プロジェクトの進め方

セミナー番号:AD220235

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