事業詳細
セミナー
ライブ配信
モノづくりにおける機械学習セミナーベーシックコース
AI ／ビッグデータ時代の品質管理教育
（旧名称：モノづくりにおける問題解決のためのデータサイエンスベーシックコース）
セミナー概要
深層学習による人工知能の急激な進化は、検査の自動化などモノづくりの現場にも変化をもたらしました。これからの技術者は、人工知能がビッグデータを分析した結果を正しく理解する必要があり、ビッグデータの分析手法であるデータサイエンスは必修と言えます。
当コースでは、従来のSQC手法（仮説検定や重回帰分析など）がビッグデータの前では破綻していくことを解説したうえで、データサイエンス手法の優れた点を解説します。これにより、SQC手法のステップアップとしてデータサイエンスを学習できるとともに、両者の違いがイメージできるようになります。AI／ビッグデータ時代の品質管理教育として、おすすめのコースです。
▶ 受講レポートはこちら
当コースでは、従来のSQC手法（仮説検定や重回帰分析など）がビッグデータの前では破綻していくことを解説したうえで、データサイエンス手法の優れた点を解説します。これにより、SQC手法のステップアップとしてデータサイエンスを学習できるとともに、両者の違いがイメージできるようになります。AI／ビッグデータ時代の品質管理教育として、おすすめのコースです。
▶ 受講レポートはこちら
特徴
● フリーソフト「R」を用いたビッグデータ解析演習を多数行います。演習データは提供します。
● ビッグデータの解析により、従来のSQC手法では解決できなかった慢性不良に対策がとれるようになります。
● 従来のSQC手法がとる「イベントドリブン」な解析方法に対する「データドリブン」な解析を学べます。
● 因子間の関連性を見る古典的グラフィカル・モデリングについて学び、それが破綻する様子、その対策としての グラフィカル・ラスーについて学べます。
● ビッグデータの解析により、従来のSQC手法では解決できなかった慢性不良に対策がとれるようになります。
● 従来のSQC手法がとる「イベントドリブン」な解析方法に対する「データドリブン」な解析を学べます。
● 因子間の関連性を見る古典的グラフィカル・モデリングについて学び、それが破綻する様子、その対策としての グラフィカル・ラスーについて学べます。
開催概要
| 対象 | ・ モノづくりに携わる実務者で、ビッグデータを業務に活用したい方 ・ 製造業に携わる技術者で、自社のビッグデータの活用方法にお悩みの方 ・ 前提知識として、大学教養程度の行列の知識、多変量解析（重回帰分析、主成分分析等）の概論程度の知識をお持ちの方 |
|---|---|
| 会場 | ライブ配信 |
| 講師 | 吉野 睦（(株)デンソー）他 |
| 参加費 |
賛助会員 154,000円 一般 176,000円 ※税込み |
カリキュラム
5日間コース（前期3日間・後期2日間）
| 日程 | 内容 |
|---|---|
| 前期 第1日 9:30～18:00 |
行列の知識／多変量解析（重回帰分析、主成分分析等）の概論 |
| 第2日 9:30～18:00 |
■午前 今、なぜモノづくり企業でデータサイエンスが必要なのか？ ■午後 ビッグデータ解析前の処理 |
| 第3日 9:30～18:00 |
■午前 ビッグデータを用いた異常の検知①（密度分布による排他識別） ■午後 ビッグデータを用いた異常の検知②（識別モデル・生成もでると分類器） さらに詳しく学ぶには／宿題の説明（識別問題、クエリの判定） |
| 後期 第4日 9:30～18:00 |
■午前 宿題解説、ビッグデータを用いた要因解析①（データ解析の準備） ■午後 ビッグデータを用いた要因解析②（罰則付き回帰lasso） |
| 第5日 9:30～18:00 |
■午前 ビッグデータを用いた要因解析③（グラフィカル・モデリング、glasso（グラフィカル・ラス―） ■午後 さらに詳しく学ぶには／総合質疑 |
日程
| 回数 | 開催日 | 開催地 | 申し込み状況 |
|---|---|---|---|
| 第1回 | 前期 2025年 6月 16日（月）～18日（水） 後期 2025年 7月 14日（月）～15日（火） |
ライブ配信 | 受付中 |
セミナーの日程、開始・終了時刻、カリキュラム、会場は、都合により変更することがあります。また、諸般の事情によりセミナーの開催を中止することがありますので、あらかじめご了承ください。
お申込みに関してのお問い合わせ先
