BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【製造業向け】95.8%の企業が知らないAI活用の ためのMATLAB玉手箱 X-WR-CALNAME:【製造業向け】95.8%の企業が知らないAI活用の ためのMATLAB玉手箱 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:830691@techplay.jp SUMMARY:【製造業向け】95.8%の企業が知らないAI活用のため のMATLAB玉手箱 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20210915T130000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20210915T150000 DTSTAMP:20260420T105646Z CREATED:20210907T063703Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/83069 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【製造業向 け】95.8%の企業が知らないAI活用のためのMATLAB玉手箱\n 概要\n近年、計測技術やIoT技術の進化に伴い、機械学 習や深層学習といったAI技術の需要が高まっており、 様々な用途での利用が進んでいます。しかし統計を見 ると、意外にもたった4.2%の企業しかAIを味方に付けら れていません*。言い換えれば、多くの企業（95.8%！） は、AI導入を起爆剤としてさらに飛躍できるポテンシ ャルを秘めています。\n本セミナーでは、MATLABを活用 し、製造業の現場で取得される、時系列信号やテキス トデータを対象にした設備の異常診断、画像やビデオ を対象にした外観検査やヒトの安全確保・行動解析、 に対する機械学習や深層学習のアプローチと開発した アルゴリズムの実装を含むワークフローをご紹介しま す。\nMATLABの玉手箱を開けば、あなたもAIベテラン。ぜ ひ一緒に4.2%の壁を乗り越えましょう！\n*出典：「AI白 書2020」 p.292 図3-4-5、（独）情報処理推進機構\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.com/company/events/webinars/upc oming/matlab-treasure-box-for-ai-utilization-that-most-companies-do-not-k now-3496818.html?s_eid=PEP_25629\nタイムスケジュール\n\n\n\n時 間\n内容\n\n\n\n\n13:00\nオープニング\n\n\n13:05\n故障デー タがなくてもできる異常検知～時系列信号とテキスト データの活用～MathWorks Japan アプリケーションエンジニ アリング部王　暁星田口　美紗異常検知・予知保全を 難しくする一つの原因として、異常データが少ない、 あるいは無いことが挙げられます。過去のライブイベ ント[1]における調査では、視聴者の55.5%が異常データ がないことに苦労されていました。本セミナーでは、 そのようなケースにメスを入れます。異常検知・予知 保全の現場で一般的によく使用される加速度データか ら音データを主な解析対象として、どのような特徴量 を抽出し、機械学習・深層学習に適用することで故障 データがなくても実現できる異常検知・予知保全を解 説します。一方で、使用できるデータは時系列信号ば かりではありません。工場レポートなどのテキストデ ータを使用した機械学習モデルによって、異常な部位 を特定する、広義な異常検知・予知保全も併せて説明 します。これからMATLABを使って異常検知を始めてみた い方はもちろん、機械学習や深層学習、テキストマイ ニングに興味を持っている方にもおすすめのセミナー です。本セミナーと関連した動画に以下のものが配信 されております。故障データがなくてもできる異常検 知 ～センサーデータの活用編～故障データがなくても できる異常検知 ～物理モデルの活用編～[1]: 王道！時 系列データで学ぶ6種の特徴抽出と異常検知※質疑応答 （10分）の時間を含みます。\n\n\n14:00-14:55\nAI画像認識 で一気に進める自動化MathWorks Japan アプリケーションエ ンジニアリング部草野　駿一このセッションでは、AI 画像認識の利活用例を紹介し、MATLABによる実現方法を 解説します。・異常検知・人などのオブジェクト検出 ・ビデオからの行動分類、動き解析これらを使いこな すことで、製品検査の自動化や、作業員の安全確保、 タクトタイム計測、動線管理などが実現できます。本 当に実現できるの？大丈夫です！セッションを通じて 、ノンプログラマでも習得できる統合開発環境として の使いやすさの秘密、実際に多くの企業が成果を出せ たワケを明らかにします。まだまだAI導入企業が少な い今だからこそ、独自のAIシステムを構築してライバ ル企業に差をつけましょう！対象者・AI画像認識を導 入予定の方・AI画像認識に挫折した方・AI画像認識の様 々な利活用例を知りたい方※質疑応答（10分）の時間 を含みます。\n\n\n-15:00\nクロージング\n\n\n\n※ 当日予 告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございま す。\n登壇者\n王　暁星　博士（理学）\nMathWorks Japan Sen ior Application Engineer\n異常検知・予知保全をテーマに顧 客先や学会で複数発表。機器の故障予測に向けたデー タ解析を得意とする。前職では大手外資系油田開発サ ービス会社に6年勤務。地下資源採掘装置の開発、設置 、データの取得と解析に従事。\n田口　美紗\nMathWorks Ja pan Senior Application Engineer\n機械学習やテキストマイニン グなど、データサイエンス領域の技術サポートを担当 。信号・画像・自然言語を用いたデータ解析を得意と する。日系大手電機メーカーでソフトウェア開発者と して勤務ののち、欧州大学のQuantum & Computer Engineering dep artmentにてグラフ理論の研究に従事、その後現在に至る 。\n草野　駿一\nMathWorks Japan Application Engineer\n電波によ るリモートセンシング、およびリモートセンシング画 像解析を専門に学位取得。2013年から測量系大手にて衛 星リモートセンシング画像解析、技術開発に従事。2019 年に MathWorks Japan に入社し、画像処理、信号処理、デ ィープラーニング、レーダ、自律ロボティクスに関係 する技術領域を担当している。\nハイライト\n\n特徴抽 出と教師なし学習による異常検知\nテキストマイニン グを活用した異常検知\n深層学習を用いた画像認識の 利活用\n\n参加費\n無料 LOCATION:オンライン URL:https://techplay.jp/event/830691?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR