ＡＩを活用した革新的実験計画法

～基礎および具体的な活用～

■ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、ベイズ最適化による多目的最適化■

【提携セミナー】

主催：サイエンス＆テクノロジー株式会社

受講可能な形式：【Live配信】のみ

★ 従来の実験計画法に、AIの解析技法を取り入れた「革新的実験計画法」
★ 従来の人間による試行錯誤では発見できなかったような革新的な解の探索へ！

セミナー趣旨

本講座では、従来の実験計画法に、AIの解析技法を取り入れた「革新的実験計画法」について説明を行う。革新的実験計画法により、必要最小限の実験データから、機能やコストなど、相反するような複数の目的変数を同時に満たす、革新的な解を探索することが可能になる。

講座の中では、革新的実験計画法の基礎的な原理と、革新的実験計画法を構成する複数のAIの解析手法について説明を行うとともに、解析のデモを行い、実際の解析手順について理解を深める。AI時代における研究開発の在り方を理解することで、研究開発効率を飛躍的に向上させ、従来の人間による試行錯誤では発見できなかったような革新的な解の探索が可能になる。

＜得られる技術・知識＞
革新的実験計画法と、革新的実験計画法を構成する複数のAI解析手法について、基礎的な原理の知識と、それを用いた具体的な活用方法について理解することができる。

担当講師

(株)AIZOTH（エイゾス） 創業者 兼 研究開発部長　河尻 耕太郎　氏

兼務 (国研)産業技術総合研究所 主任研究員
【主な経歴・専門など】
2005年に東北大学大学院機械知能工学博士課程を卒業。産業技術総合研究所に入所し、環境分野においてデータサイエンスを用いた研究開発業務に従事。MITやOECDにおいて研究開発に従事するとともに、株式会社AIZOTHを起業。AIZOTHでは、AIやプログラミングの知識がなくても利用できる、ノーコード型のウェブAI解析プラットフォーム「Multi-Sigma」を開発するとともに、大手企業や大学を対象に、技術コンサルティングや受託研究開発を行う。
【WebSite】

Home

セミナープログラム（予定）

＜プログラム＞
１．革新的実験計画法概要

２．従来の実験計画法との違い
2.1 従来の実験計画法
2.2 課題

３．ニューラルネットワーク
3.1 ニューラルネットワーク概要
3.2 ハイパーパラメータの説明
3.3 解析デモ

４．要因分析
4.1 AIにおける要因分析手法
4.2 解析デモ

５．遺伝的アルゴリズム
5.1 遺伝的アルゴリズム概要
5.2 解析デモ

６．モンテカルロシミュレーション
6.1 モンテカルロシミュレーション概要
6.2 解析デモ

７．ベイズ最適化
7.1 ベイズ最適化概要
7.2 解析デモ

８．活用法

９．うまくいかない事例と対処法

１０．最後に

□質疑応答□

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

配布資料

製本テキスト(開催前日着までを目安に発送)
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