製造業の課題解決のためのデータ解析入門

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本セミナーでは、データ解析について取り上げ、Excelを活用した多変量解析の基本からニューラルネットワーク非線形解析 、逆問題解析まで解説いたします。

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プログラム

  1. 製造業の現場の課題とAI/機械学習の活用例
    1. はじめに
      • 研究開発における新たなパラダイムとしてのAI/機械学習によるアプローチ
    2. 製造業における機械学習への取り組み例
      • 製造プロセス条件の最適化
      • 非破壊検査
      • ソフトセンサー
      • 販売予測に基づく生産計画
    3. 製造業における最近のAI/機械学習の話題
      1. CAE/AI ~大規模物理シミュレーションによる設計探索コストの削減
      2. IoT/AI ~製造プロセスの機械学習と予測制御
    4. AI/機械学習技術の価値を業務ドメインの言葉で理解し、活用するためのステップ
  2. Excel分析機能で多変量解析のエッセンスをつかむ
    1. 重回帰分析 ~教師つき学習の基礎
      1. Excel分析ツール/Excel VBA/Excelソルバー
      2. 古典力学における可解モデル (トイモデル)
      3. ヒストグラム/相関分析/重回帰分析
    2. 主成分分析 ~教師なし学習の基礎
      1. 情報の集約とはそもそもどういうことか?
      2. 文字パターン群の情報集約による類似度の可視化
    3. 効率的なデータサンプリング~実験計画法の直交表の活用
  3. 線形解析の限界を超える~Excelアドインツールで始めるニューラルネットワーク非線形解析
    1. ニューラルネットワーク機械学習
      1. スモールデータに起因する過学習の問題
      2. 過学習回避のためのノウハウ~ドメイン知識の活用とスパースモデリング
    2. 文字判別モデルと感度分析による要因分析
    3. 自己組織化マップ (非線形主成分分析) による可視化と問題要因の抽出
  4. 予測モデル (順問題) の基づく設計条件の最適探索 (逆問題)
    1. Excelソルバーを活用する
    2. 遺伝的アルゴリズムによる設計条件の大域的探索の高速化
  5. 明日から始める業務課題解決のためのデータ活用プロジェクトの進め方

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