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》
2024/5/16(木) 10:30-17:00
お問い合わせ
03-6206-4966
開催日時 | 2021/6/10(木) 13:00~16:30 |
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担当講師 | 石田 秀一 氏 |
開催場所 | Live配信セミナー(リアルタイム配信)
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定員 | - |
受講費 | 通常申込:44,000円 E-mail案内登録価格:41,800円 |
【提携セミナー】
主催:サイエンス&テクノロジー株式会社
自社の課題に有効な手法を選択・活用できるようになることを主眼に、異常診断技術の本質や考え方、異常診断に活用される機械学習手法とMTシステムの基礎と応用、異常診断技術の適用事例などを解説。
これから異常診断技術の導入を検討されている方や、導入を進めていながら上手く適用できていない方など、ぜひご参加ください。
AI・IoT技術の進展は目覚ましく、多くの分野での活用・検討が進んでいます。製造業においてもAI技術の導入に向けた取り組みが活発であり、その技術動向が注目されています。しかしながら、現状では過度な期待や誤解も多く、データを蓄積しAI技術を適用すれば、劇的な改善が期待できると考えておられる方も少なくありません。製造現場では多くの泥臭い対象に対して、課題の整理、適切なセンシング・データ採取、必要十分な解析手法の選択・適用といった基本的なアプローチこそが重要となります。
そこで本セミナーでは、異常検知の分野において長年の実績を有するMTシステムや近年注目される機械学習(深層学習)手法を基礎から解説し、各手法の長所・短所に関して基本的な理解を深めていただきます。また、適用事例として振動センサを用いた状態モニタリングおよび異常診断手法の適用についても紹介いたします。
国立研究開発法人産業技術総合研究所 センシングシステム研究センター 生産プロセス評価研究チーム
主任研究員 博士(工学) 石田 秀一 氏
専門:生産プロセス評価(異常検知、機械学習)、品質工学、ロボット工学
民間企業との共同研究を中心とした生産現場における製品・プロセス評価
品質工学会(代議員)
エレクトロニクス実装学会 官能検査システム化研究会(運営)
1.異常診断技術の考え方
1.1 異常診断とは
1.2 異常診断が対象とする様々な問題
1.3 異常診断の基本的なアプローチ
2.異常診断でのデータサイエンスの活用
2.1 データサイエンスの基礎
2.2 データ採取における注意点
2.3 可視化の重要性
3.MTシステムの基本的な考えと異常診断への応用
3.1 MTシステムとは
3.2 MTシステムの本質的な考え方
3.3 MTシステムの体系(MT法、MTA法、T法(1)、T法(2)、T法(3)等)
3.4 各手法の狙いと処理の流れ
4.機械学習手法の基本的な考えと異常診断への応用
4.1 機械学習の歴史とその体系
4.2 異常診断で活用される機械学習手法
4.3 各手法の狙いと処理の流れ
5.異常診断技術の適用事例紹介
5.1 振動センサ(AEセンサ)を用いた状態モニタリング
5.2 回転機械に対する異常診断技術の活用
5.3 事例1:MTシステムと産業用組込みコントローラによる軸受け装置の異常検知
5.4 事例2:機械学習を用いた真空ポンプの異常検知
質疑応答
2021年6月10日(木) 13:00~16:30
Live配信セミナー(リアルタイム配信) ※会社・自宅にいながら受講可能です※
44,000円 ( E-Mail案内登録価格 41,800円 )
定価:本体40,000円+税4,000円
E-Mail案内登録価格:本体38,000円+税3,800円
E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で44,000円 (2名ともE-Mail案内登録必須/1名あたり定価半額22,000円)
※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合:受講料( 定価:35,200円/E-Mail案内登録価格:33,440円 )
定価:本体32,000円+税3,200円
E-Mail案内登録価格:本体30,400円+税3,040円
※1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
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※資料付
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