機械学習による物理代替モデル構築の考え方と実践

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本セミナーでは、機械学習の適切・効果的な利用方法、代替モデル構築のためのデータに対する考え方、データ取得のための実験計画の立て方、ポイントについて詳解いたします。

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開催予定

プログラム

機械学習はさまざま技術要素が組み合わさって構築されています。最大の特徴は、個人で学習するためのプログラムや環境構築には金銭的コストがかかりません。つまり、興味を持って実践すれば必ず身につくスキルの1つです。  そこで、本セミナーでは、下記の3つを通じて自ら調査・試行ができるようになることを目的とします。

 学習がどのように進行しているのかを知ることが機械学習の理解には必要です。方程式を解いていませんが、近似的にかつ繰り返して係数を更新する方法により解を得るために留意することがあります。また、データが良ければよい予測モデルを構築できます。つまり、良い性能を出すのはデータ次第です。演習を通じてこういった基本を理解できるのが本セミナーの特徴です。

  1. 本講義の目的 (座学)
  2. ニューラルネットワークによる機械学習の基本 (座学)
  3. 基本的な学習技術の習得:三角関数の学習 (実習)
  4. 機械学習を適用するための注意 (座学)
  5. 活性化関数と最適化手法の比較 (実習)
  6. 早く収束させるための正則化技術 (座学)
  7. 物理問題のための正則化技術 (座学)
  8. 工学問題応用事例:風力発電翼のサロゲートモデル構築事例など

受講料

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