MTシステムは統計数理を利用した人工知能 (AI) であり、処理の軽快さと使いやすさと確実性が特徴です。深層学習と異なり学習結果が明示性を持ち、異常を検知した際の原因診断も高速に実行します。そのため生産設備の監視や検査問題、あるいは不動産の価値評価など広い分野で利用されています。ごく最近では地震予測への活用も始まっています。
本セミナーでは、深層学習の特性と対比しながらMTシステム、特にMT法の特徴や具体的な利用方法、実際の応用事例を丁寧に解説します。時系列データや振動波形の扱い方、文字や画像データの扱い方などを学ぶことができます。
MT法はロシアの文豪トルストイの小説“アンナ・カレーニナ”の一節をヒントに作られました。小説と統計学が出会うことで生まれたAI技術と言えます。AIは人類の脅威ではなく、奉仕してくれる技術であることを学ぶことができます。
- IoTとAIとMTシステム
- 人工知能 (AI) の種類とそれぞれの特徴
- AIの応用分野と使い分け
- 課題解決のための要素とそれぞれの関係
- MTシステムの各計算手法と特徴
- MT法とその特徴
- RT法/T法 (1) /標準化誤圧法/多重単回帰 (MSR) とそれらの特徴
- 特徴抽出技術
- 文字パターンの特徴抽出 (変化量・存在量など)
- 波形パターンの特徴抽出 (変化量・存在量・開始点・終了点など)
- 画像データの特徴抽出
- MT法の適用手順とポイント
- 文字認識を例として
- 振動波形・時系列データを例として
- 異常時の原因診断
- 応用事例
- 機器自動点検への応用 (イプシロンロケット自律点検の例)
- 異音・振動異常検査への応用
- 画像検査・外観検査への応用
- 地震予測への応用
- MTシステム導入のためのソフトウェア
- 入門用ソフトウェア
- 現場応用ソフトウェア
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