製造業の課題解決のためのデータ解析入門~Excel線形解析からニューラルネットワーク非線形解析、 逆解析に基づく実務課題解決へのステップの全体像を掴む~
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
(2). 製造業における機械学習への取り組み例
(3) 最近のAI/機械学習の活用動向
(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
(2) 主成分分析 ~教師なし学習の基礎
(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
(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

| 開催日時 | 2022年02月15日(火) 10:30 ~ 17:00 |
|---|---|
| 参加費 | 有料 |
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