温故知新!品質工学で効果的な AI 活用
参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
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無料参加(MathWorks社サイトでの事前登録制)
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先着順 | 無料 | 1人 / 定員100人 |
イベント内容
温故知新!品質工学で効果的な AI 活用
概要
「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?
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
- データ収集のための実験が困難
- 影響する変数が膨大
- ノイズが大きい
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。
※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。
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/upcoming/quality-engineering-with-ai-on-matlab-3443107.html?s_eid=PEP_25307
ハイライト
- 品質工学およびMTシステム
- 設備故障予測への応用
- 効率的な実験計画
登壇者
川野 健一
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。
井上 道雄
MathWorks 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。
参加費
無料
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