・仕事に活かせるAI：製造業で実績のあるノウハウを学び取ろう！

・希望者にはAI構築・計算方法Excelの資料を提供します。

＊年間の受講者は1000名超、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説。

毎回好評を博しています！

AIプログラミングができない要素技術者自身で開発できる

人工知能技術

《深層学習とMTシステムの基礎・学習データ最小化・開発実務応用入門》

【AI構築デモ付き（希望者にAI構築・計算方法Excel資料 提供）】

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

担当講師

MOSHIMO研 代表　 福井 郁磨　氏

セミナープログラム（予定）

１．人工知能活用による事例概要
1) エンジニアから見た人工知能技術 概要
2) 製造業に特化した人工知能活用（本講義）の全体像
3) 設計、材料、生産条件を統合した現実さながらの予測式構築と自動開発技術（開発実験環境の仮想化技術、レシピジェネレーター技術）概要
4) 加工状況データから加工品質を推定する検査機レス検査技術（仮想検査技術、センサレスセンシング技術）概要
5) 未学習の未知異常検知技術（異常モニタリング、予防保全技術）概要

２．人工知能技術の概要
1) 要素技術者から見た開発ツールとしての人工知能技術の比較
2) 参考：データ採取のポイント（ビッグデータの誤解）
3) 補足：ニューラルネットワークモデルはブラックボックス？
4) 要素技術者に適した人工知能構築ツールの比較

３．ニューラルネットワークモデル構築の実演
1) 簡単な関係性を人工知能に学習させ、その後推定させる
2) 複雑な関係性を人工知能に学習させ、その後推定させる
3) 品質工学、実験計画法の直交表を応用した学習データ
4) 推定に問題ある場合の対処法1
5) 推定に問題ある場合の対処法2
6) 難しい排他的論理和問題を人工知能に解かせる

４．【事例１ ニューラルネットワークモデル活用】設計、材料、生産条件を統合した現実さながらの予測式構築と自動開発技術
（開発実験環境の仮想化、レシピジェネレーター技術）
【毎年繰返し行っていた電磁石コイルの開発を、設計条件と生産条件を合わせてパソコン上で自動開発を可能にした事例を解説】
1) 背景：電磁石コイルの繰返し開発の紹介
2) 製品設計部門と工法開発部門、量産部門の役割分担
3) 汎用巻線技術の開発－設計条件と設備条件の密接な関係
4) 個別最適解を求める「設計条件×設備条件＝性能の平均値とバラつき」方程式の探求
5) 人工知能活用の実施手順
6) データ収集の実験計画とその勘所
7) データの説明性確保の課題と解決策
8) データ数不足の解決策　要素技術を活かしたデータ増殖
9) 試作レス開発環境の構築例
10) 人工知能の推定が間違った場合の対処方法
11) 本事例を応用可能な別事例の紹介

５．【事例２ ニューラルネットワークモデル活用】加工状況データから加工品質を推定する検査機レス検査技術
（仮想検査技術、センサレスセンシング技術）
【溶接の抜取り破壊検査工程を、溶接と同時に溶接強度を推定し、全数検査と量産品質トレンドや設備状態のモニタリングを可能にした事例を解説】
1) 背景：溶接と抜取り破壊検査の紹介
2) 全数検査化に先立つ要素技術
3) 人工知能活用の実施手順
4) データ収集、及び人工知能による強度推定のシステム構築例
5) システムの動作フローチャート
6) 本事例を応用可能な別事例の紹介

６．【事例３ MTシステム活用】未学習の未知異常検知技術（異常モニタリング、予防保全技術）
【事前に学習できない未知の異常・不良を検出したい場合の対処方法を、エンジンの異常音など、聴感による人的官能検査工程を自動化した事例を元に解説】
1) 背景：異常音で判断する官能検査工程の紹介
2) 定義できる不良音と定義できない不良音。未知の不良を見つける必要性
3) MTシステム（MT法）とは
4) 人工知能活用の実施手順
5) データ収集、及び人工知能による異常音推定システム構築例
6) システムの動作フローチャート
・本事例を応用可能な別事例の紹介

７．全体質疑応答
＊原則として、マイクによる口頭での質問を受け付けます。

※受講者の習熟度を勘案し、説明の順序等を変更する場合があります。

※キーワード

深層学習　ディープラーニング　回帰モデル　ニューラルネットワークモデル　人工知能　MTシステム　MT法　レシピジェネレーター　仮想検査　センサレスセンシング　異常検知　予防保全　未知異常検知　未学習不良検知　非線形回帰式　直交表　予測式　実験式

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2024年5月16日（木）　10:30-17:00

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

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については、こちらをご参照ください

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。

●録音・録画行為は固くお断り致します。

配布資料

※配布資料等について

●配布資料は、印刷物を郵送で1部送付致します。
・お申込の際にお受け取り可能な住所を必ずご記入ください。
・郵送の都合上、お申込みは4営業日前までを推奨します。（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
・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）、その場合、テキスト到着がセミナー後になる可能性がございますことご了承ください。
・資料未達の場合などを除き、資料の再配布はご対応できかねますのでご了承ください。

備考

●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。）
●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・販売などは禁止致します。

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