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SUMMARY:温故知新！品質工学で効果的な AI 活用
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/82160
 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n温故知新！
 品質工学で効果的な AI 活用\n概要\n「まず機械学習で
 分析してみよう」そんなプロジェクトのご経験はあり
 ませんか？\n手軽に機械学習が使える環境になったと
 はいえ、実際に活用するには\n\nデータ収集のための実
 験が困難\n影響する変数が膨大\nノイズが大きい\n\nな
 ど様々な問題があります。本セミナーでは品質工学の
 専門家をお招きして、効果的な実験計画法、原因調査
 につながるデータ分析方法など「現場が納得できる AI
 」に繋げるためのヒントを具体例と合わせて紹介しま
 す。\n※プレゼンテーションとQ&Aで、約1時間を予定し
 ております。\nご参加には、下記MathWorks社のサイトで
 の事前登録(無料)が必要となります。https://jp.mathworks.co
 m/company/events/webinars/upcoming/quality-engineering-with-ai-on-matlab-
 3443107.html?s_eid=PEP_25307\nハイライト\n\n品質工学およびMT
 システム\n設備故障予測への応用\n効率的な実験計画\n\
 n登壇者\n川野 健一\n品質工学がご専門。独立される前
 はパナソニックグループにて開発プロセス革新および
 標準化を推進。技術統括グループにて試作レス開発の
 全社展開も推進。2018 年よりフリーのデータサイエン
 ティストとして家電、鉄道、自動車、プラントなど数
 多くの業界でご活躍。\n\n井上 道雄\nMathWorks のシニア
 チームリーダとして「現場で使える AI」をモットーに
 機械学習を中心とするデータ解析関連を担当。MathWorks 
 公式ブログや Twitter などで国内の MATLAB コミュニティ
 活性化に熱心。前職 NASA/JPL では数値流体力学（乱流）
 の研究に従事。2014 年に帰国し現職。\n参加費\n無料
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