……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
「何となくできているベイズ最適化の理論の部分を学びなおしたい」
「ベイズ最適化の実装・業務への活用に困っている」
「製造プロセスの効率化・コスト削減・開発期間短縮のヒントが欲しい」
・・・上記のようなお困りごとはありませんか？？
ベイズ最適化を理論から実装まで！事例を交えた解説で、貴社の製造プロセス最適化の手がかりに！
講師
アイクリスタル株式会社
取締役 技術統括
関 翔太 氏
講師紹介
■経歴
2017年4月 名古屋大学 工学部 マテリアル工学科 入学
2020年8月 アイクリスタル株式会社 取締役 就任（現任）
2022年3月 名古屋大学 工学部 マテリアル工学科 卒業
2024年3月 名古屋大学大学院 工学研究科 物質プロセス工学専攻 前期博士課程 修了
2024年4月 名古屋大学大学院 工学研究科 物質プロセス工学専攻 後期博士課程 入学
■専門および得意な分野・研究
結晶成長プロセスのモデリングおよび最適化、製造業におけるプロセスインフォマティクス
＜その他関連セミナー＞
機械学習・AI・データ分析 一覧はこちら
日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年4月23日(木) 10:30-16:30 ＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 50,600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39,600円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 56,100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45,100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」を確認ください。
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
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配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
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＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
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オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）
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→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
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＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞
セミナーポイント
■講座のポイント
製造業の開発・製造におけるインフォマティクス応用が盛んに行われている。所望の結果を達成するような製造条件・材料・製品設計を求める最適化技術のなかでも、ベイズ最適化はデータの取得コストが高く、試行回数が限られる場合に広く用いられる。本セミナーでは、プロセスインフォマティクスにおけるベイズ最適化の立ち位置を概観したのち、ベイズ最適化の理論から実装までを解説する。また、アイクリスタル株式会社では創業以来100件以上のプロセスインフォマティクスの案件を実施しており、そこから得られた最適化プロジェクト成功の鍵について、事例も交えながら解説する。
■受講後、習得できること
・ベイズ最適化の仕組み
・ベイズ最適化の実装方法
・ベイズ最適化を実際のプロジェクトで活用する際のポイント
■受講対象
・機械学習やベイズ最適化に興味があり、使ってみたい方
・機械学習やベイズ最適化がどんなものなのか知りたい方
・データ取得後の活用方法にお悩みの方
・ベイズ最適化をツールやライブラリを用いて行っていて、その中身を知りたい方
・ベイズ最適化をツールやライブラリを用いて行っていて、効果的な使い方を知りたい方
セミナー内容
１．プロセスインフォマティクスの概要
1-1.プロセスインフォマティクスにおける「モデリング」と「最適化」
1-1-1.機械学習を用いたプロセスモデリング
1-1-2.プロセスモデルを用いた逆設計(実験条件最適化)
1-2.プロセスインフォマティクスにおけるベイズ最適化
1-2-1.プロセス最適化の種類
1-2-2.どの最適化手法を選べばよいか？
1-2-3.ベイズ最適化の使い所
２．ベイズ最適化の基礎
2-1.ベイズ最適化による適応的実験計画
2-2.ベイズ最適化における「モデリング」
2-2-1.予測の不確実性のモデリング
2-2-2.ガウス過程回帰の仕組み：カーネルによるモデリングと確率分布の取り扱い
2-3.ベイズ最適化における「最適化」
2-3-1.獲得関数に基づく実験条件提案
2-3-2.最適化/実験・データ取得サイクルの構築
３．ベイズ最適化の実践
3-1.より実践的なベイズ最適化
3-1-1.多目的ベイズ最適化(目的関数が複数ある場合)
3-1-2.バッチベイズ最適化(一度に複数点の実験ができる場合)
3-2.ベイズ最適化の実装
3-2-1.BoTorchによるベイズ最適化の実装
3-2-2.ベイズ最適化自体のハイパーパラメータの最適化
3-3.ベイズ最適化によるプロセス最適化事例と成功のキーポイント
3-3-1.事例1：半導体製造における成膜プロセスの最適化
3-3-2.事例2：半導体製造におけるエッチングプロセスの最適化
3-3-3.成功の鍵：専門家との上手な関わり方
3-3-4.ベイズ最適化を使いこなすためのガイドライン
４．まとめ
＜終了後、質疑応答＞
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セミナーコード：AD260450
