研究開発部門における実験データとCAE、AI、機械学習の導入、活用のポイント

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本セミナーでは、研究・実験データの共有、利活用状況改のためのデータ蓄積方法、探査・分析を意識したデータ蓄積での注意点、蓄積されたデータ分析の注意点、データ蓄積を行うための意識改革、研究・実験データの共有、利活用を促進するためのシステム・体制の条件について、豊富な経験を交え分かりやすく解説いたします。

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CAE (Computer-Aided Engineering) は、コンピュータシミュレーションとも呼ばれ、実機を開発するのに非常に費用が掛かる航空機開発で使われ始め、その後、自動車や家電などの機械系にも広がっています。2000年以降は、コンピュータの能力が向上し、化学、材料などの分野でもCAEが使われるようになってきています。一方、最近になって、化学、材料分野において、AI、機械学習の活用も進んできています。  本セミナーでは、実験データとCAEとAI、機械学習のそれぞれの特徴を説明し、CAEとAI、機械学習をどのように実験に活用していくべきなのか?を説明します。そして、CAEとAI、機械学習を導入する際に注意すべき点、そして、実際に活用していく場面での注意点に関して、解説をします。

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