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以下の期間でライブ配信を行ないます。
2025/11/26 10:00 から 2025/11/26 17:00 まで
2025/11/26(水) 10:00
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2025年11月26日開催
『要素技術者が主導する人工知能応用開発入門』 ～ディープニューラルネットワークモデルとＭＴシステムの基礎・学習データ最小化・開発実施手順～
【開催にあたって】 最先端技術であるディープラーニングが話題になり、人工知能ブームが再来していると言われています。最先端の技術は重要ではありますが、製造業の技術者が開発実務に活用するには敷居が高いことが課題ではないでしょうか？このように人工知能には、活用が難しいイメージがありますが、ものづくり分野に絞れば、適切な手法の使い分けとノウハウで意外と簡単に活用可能です。ディープラーニングを含む人工知能にも、アカデミックな最先端技術に対して成熟した「エンジニアリングに適した技術」があり、その技術はものづくりの開発現場で安心して使うことが可能です。また、ビッグデータにも誤解が多く、本来の意味とは異なる内容が一人歩きしている状況です。本来のビッグデータの意味を理解し、適切な手法の応用や、要素技術者の皆さん自身の知見を活かすと、高性能な人工知能の開発に必要なデータの最小化や、限られたデータから大量のデータを作るデータ増殖も可能です。 本講座では、エンジニアリングに適した人工知能技術であるディープニューラルネットワークモデルとMT システムに関して、基礎的な解説を行った上で、製造業における具体的な事例を用いて応用ノウハウを解説します。ものづくり技術者にとって、人工知能は目的ではなく、技術課題を解決する手段として使えることが理想的です。本講座で解説するエンジニアリングに適した人工知能技術を使うことで、技術者は、解決すべき技術課題に集中することが可能になります。なお、ニューラルネットワークモデルをExcel 上で簡単に構築する方法も、デモンストレーションを併用して解説いたします。 ◆受講することで得られる知識/ノウハウ◆ ・要素技術、生産システム、加工技術の開発者に適した人工知能技術の基礎知識と応用ノウハウ ・最先端で未成熟な技術ではなく、製造業で実績があり、簡便に使える人工知能の知識 ・エクセルのように簡単に使える人工知能構築ツールやアルゴリズム ・「製品設計条件（寸法仕様、材料仕様など）」と生産条件」から量産時の製品特性値をバラツキも含めて人工知能に精密に予測させる方法 ・上記の量産時性能予測技術を利用した、製品設計条件と生産条件を試作レスで最適化する技術の構築方法 （レシピジェネレーターの開発方法） ・抜き取り検査しかできなかった工程を人工知能による推定全数検査化する方法 ・検査工程を作らず、加工工程自体が検査工程になる仮想検査の構築方法 ・直接計測不可能な特性を代替え特性から推定するセンサレスセンシングを構築する方法 ・学習していない未知の異常も検出する技術を活用した検査システム、設備の予防保全システムを構築する方法 ・人的な官能（感性）検査を機械化（自動化）する方法 ・製造業における人工知能の使いこなしノウハウ ・第四次産業型の補助金申請に必要なIoT＆AI システム構成と処理フローの事例
質問OK
初～中級者向け
視聴期間/スケジュール
イベント概要
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受講レベル
初～中級者向け
※受講レベルについて
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質問方法
チャットで質問できます
配布資料
なし
※資料がある場合、動画の視聴ページからダウンロードができます。
※視聴期間の終了後はダウンロードできなくなります。
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修了証の発行
なし
※「あり」の場合、動画の視聴ページからダウンロードができます。
※視聴期間の終了後はダウンロードできなくなります。
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提供方法
Zoom配信
講師のプロフィール
講師名
ＭＯＳＨＩＭＯ研 代表 福井郁磨 氏
