seminarsougoguide_2021

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設計コース(データ設計)SQC応答曲面法を超える新兵器:多目的設計探査!ビッグデータ(大規模コンピューティング)の活用は、経営やマーケティングの分野にとどまらず工業の分野でも見られるようになりました。そして、ビッグデータをモノづくりの設計段階で活用することにより、一部の先進企業が市場を席巻するという傾向は、今後ますます強まると思われます。当コースでは、モノづくりに携わる技術者向けに、ビッグデータをモノづくりの設計段階で活用する手法である「多目的設計探査」について平易に解説いたします。設計開発に携わる技術者の方はもちろん、自社のビッグデータ活用方法にお悩みの方、データサイエンティストを目指している方におすすめします。特徴●多目的設計探査の手順(下記)に沿ってステップごとに手法を平易に解説いたします。実験点を配置(空間充填計画)→予測関数を作る(ノンパラメトリック回帰)→許容解を得る(遺伝的アルゴリズム)→マップ化する(自己組織化マップ)→技術的解釈を行う(古典論の結果と比較、ラフ集合)●当手法の開発者である、大林茂氏(東北大学流体科学研究所所長)にご講義いただきます。●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。●最終日には、ビジネスとビッグデータ解析をつなげるトレーニングとして、総合演習を行います。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・データサイエンティストを目指している方で、解析スキルを身に付けたい方・前提知識として、応答曲面法の基本知識をお持ちの方講師大林茂(東北大学)、吉野睦(㈱デンソー)、相沢健実(元太平洋セメント㈱)参加費110,000円(一般)/99,000円(会員)*税込カリキュラム～3日間コース第1日9:20〜18:00午前多目的設計探査とは⑴サンプル点の抽出(空間充填計画)⑵サロゲートモデル(メタモデル)の構築⑶最適化⑷設計知識の抽出第2日9:30〜18:00遺伝的アルゴリズム第3日9:30〜18:00総合演習⑴応答の独立性⑵解探索⑶解集合の技術的解釈午後演習⑴R、Python⑵空間充填計画⑶GAMと機械学習⑷Gauss過程遺伝的アルゴリズム(午前の続き)自己組織化マップ⑴技術的解釈総合演習(午前の続き)特論「多目的設計探査の考え方-飛行機から家電まで-」回数1日程9月15日(水)〜17日(金)ビッグデータ解析(データサイエンス)教育手法教育ビッグデータ解析ベイズ統計学機械学習多変量解析法罰則付き回帰等AI/ビッグデータ時代の品質管理教育手法教育スモールデータ解析+ビッグデータ解析理論教育TQM、方針管理、品質保証体系の構築等実践教育個別テーマの解決、QCストーリー等SQC(StatisticalQualityControl:統計的品質管理)教育手法教育スモールデータ解析検定・推定、分散分析、管理図、実験計画法等理論教育TQM、方針管理、品質保証体系の構築等実践教育個別テーマの解決、QCストーリー等52