AIを用いた革新的実験計画法「Multi-Sigma」と研究開発効率化への活用【提携セミナー】
おすすめのセミナー情報
| 開催日時 | 2022/11/9（水）10:30~16:00 |
|---|---|
| 担当講師 | 河尻 耕太郎 氏 |
| 開催場所 | Zoomによるオンライン受講 |
| 定員 | 30名 |
| 受講費 | 55,000円(税込) |
★統計学の課題を克服！！ どのように従来の実験計画法との違うのか！
★ＡＩによる解析手法を取り入れることで得られる新しいメリットとは！
★デモを通して基本的な原理から具体的な解析手順、活用のポイントまで詳解！
AIを用いた革新的実験計画法「Multi-Sigma」と
研究開発効率化への活用
【提携セミナー】
主催：株式会社技術情報協会
講座内容
本セミナーでは、研究開発効率を飛躍的に向上させるとともに、従来の人間の経験則・先入観で発見できなかった新たな解を探索できる可能性を秘めた、AIを活用した革新的実験計画法「Multi-Sigma」について紹介します。従来の統計学を基に体系化された実験計画法の枠組みに、近年のAIによる解析手法を取り入れることで、統計学の課題を克服するとともに、AIならではの全く新しいメリットが得られます。人間による試行錯誤からAIによる探索の時代になったとき、研究開発の在り方はどのように変わるのでしょうか？本講演では、アプリのデモを通して、Multi-Sigmaの基本的な原理と具体的な解析手順を学ぶとともに、その活用のポイントについて説明を致します。
習得できる知識
統計学の課題を克服するAIを活用した実験計画法の原理と具体的な解析手順、活用のポイントについてデモを通しながら学べます
担当講師
(株)エイゾス 創業者 兼 研究開発部長／(国研)産業技術総合研究所 安全科学研究部門 主任研究員 河尻 耕太郎 氏
セミナープログラム（予定）
1.革新的実験計画法「Multi-Sigma」とは
1-1.革新的実験計画法「Multi-Sigma」概要
1-2.従来の実験計画法との違いとメリット
2.ニューラルネットワークによる予測
2-1.ニューラルネットワーク概要
2-2.解析処理の流れ
3.要因分析
3-1.AIにおける要因分析手法
3-2.解析処理の流れ
4.遺伝的アルゴリズムによる多目的最適化
4-1.遺伝的アルゴリズム概要
4-2.解析処理の流れ
5.ベイズ最適化
5-1.ベイズ最適化概要
5-2.解析処理の流れ
6.活用法
6-1.活用例
6-2.活用のポイント
【質疑応答】
公開セミナーの次回開催予定
開催日
2022/11/9（水）10:30~16:00
開催場所
Zoomによるオンライン受講
受講料
1名につき55,000円(消費税込･資料付き)
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円(税込)〕
備考
資料は事前に紙で郵送いたします。
お申し込み方法
★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。
※お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。
※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。
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