MTシステムの基礎・導入手順とそのポイント

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本セミナーでは、深層学習と対比しながらMTシステム、特にMT法の考え方から具体的な利用方法まで丁寧に解説いたします。
時系列データや振動波形の扱い方、画像データの扱い方なども併せて学んでいただけます。

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プログラム

MTシステムは統計数理を利用した人工知能 (AI) としても位置付けられており、処理の軽快さと使いやすさと確実性が大きな特徴です。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。JAXAのイプシロンロケットの自律診断では、他のAIとの比較の結果、MT法が採用されています。  本セミナーでは、深層学習と対比しながらMTシステム、特にMT法の考え方から具体的な利用方法まで丁寧に解説します。時系列データや振動波形の扱い方、画像データの扱い方なども併せて学ぶことができます。

  1. IoTとAIとMTシステム
    1. 人工知能 (AI) の種類とそれぞれの特徴
    2. AIの応用分野と使い分け
    3. 課題解決のための要素とそれぞれの関係
  2. MTシステムの各計算手法と特徴
    1. MT法とその特徴
    2. RT法/T法 (1) /標準化誤圧法/多重単回帰 (MSR) とそれらの特徴
  3. 特徴抽出技術
    1. 文字パターンの特徴抽出 (変化量・存在量など)
    2. 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)
    3. 画像データの特徴抽出
  4. MT法の適用手順とポイント
    1. 文字認識を例として
    2. 振動波形・時系列データを例として
    3. 異常時の原因診断
  5. 応用事例
    1. 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)
    2. 異音・振動異常検査への応用
    3. 画像検査・外観検査への応用
    4. 設備予知保全への応用
  6. MTシステム導入のためのソフトウェア
    1. 入門用ソフトウェア
    2. 応用ソフトウェア
    3. 計算ライブラリ

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