化学品の市場調査、研究開発の支援、マーケット情報の出版

~ データ処理を的確に行うための ~

トリケップスセミナー

     開催日時:2020年3月11日(水)10:30~16:30
     会  場:オームビル  → 会場へのアクセス 
          〒101-8460 東京都千代田区神田錦町3-1
     参 加 費:お1人様受講の場合 47,000円 (税別/1名)
          1口(1社3名まで受講可能)でお申し込みの場合 57,000円 (税別/1口)

講 師

太田 桂吾(おおたけいご)氏  ㈱ネクステージ AIアナリスト

<ご略歴>
 1990年3月 岡山大学 文学部卒業。
 同年4月 応用技術㈱入社。
多くのWEBシステム構築に携わる。近年はデータマイニング技術の応用に携わる。一般企業向けの機械学習・ディープラーニングセミナー開催 多数。
 2019年4月 ㈱ネクステージ AIアナリストとして勤務。

セミナーの概要

 製造業での課題解決に対して、機械学習・ディープラーニングを使用する際の、基本、注意事項を1日で概観できます。まず、機械学習の基本とディープラーニングの基本を極力数式なしで説明します。 その後、講師が実際のデータを操作することで、データをどう扱うかを学習していきます。画像(分類)、音(異常検知)、センサーデータ等、それぞれの例で解説しますので、それぞれがどのように取り扱われるか、注意点は何か、が具体的に学習できます。
 また、受講者でノートPCを用意いただければ、事前に環境設定プログラム、サンプルプログラムを配布しますので、自身でも動作を確認することも可能です。実際にデータを取り扱われる方、製造業での課題解決に機械学習・ディープラーニングを活用する最初の1歩となります。

講義項目

 1 機械学習/ディープラーニング概観
  1.1 データ分析と統計

 2 機械学習/ディープラーニングを行う際に必要なデータ処理の基本
  2.1 データの定義
  2.2 扱うデータの特性を把握する
   2.2.1 時間軸/場所の考慮
   2.2.2 画像
   2.2.3 音
   2.2.4 センサー(時系列)データ
   2.2.5 その他(言語)
  2.3 特徴量エンジニアリング
   2.3.1 特徴量エンジニアリングとは何か
   2.3.2 具体例

 3 機械学習の基礎と実践
  3.1 機械学習の基本
   3.1.1 データがモデルをつくる
  3.2 学習の種類
   3.2.1 教師あり学習の基本
   3.2.2 教師なし学習の基本
  3.3 結果の分類
   3.3.1 回帰
   3.3.2 クラス分類
  3.4 製造業でのサンプル
   3.4.1 画像データによる傷の検知
   3.4.2 音データ処理による異常検知
   3.4.3 センサーデータ処理による時系列データ処理

 4 ディープラーニングの基礎と実践
  4.1 ディープラーニングの基本
   4.1.1 基本的な仕組み
   4.1.2 ほとんど数式なしの誤差逆伝播理解
  4.2 製造業でのサンプル
   4.2.1 CNNによる画像データによる傷の検出
   4.2.2 RNNによる音データ処理による異常検知
   4.2.3 RNNによるセンサーデータ処理による時系列データ処理

 5 製造業と機械学習
  5.1 機械学習による課題解決
   5.1.1 PoCへの取り組み(なるべく小さな範囲で)
   5.1.2 PoCからソリューションへ
  5.2 精度はどこまで求めるか
   5.2.1 精度は100%にはならない
   5.2.2 運用も含めた100%を目指す