「AI基礎知識講座」　研究現場で役立つ「予測のAI」と「最適化のAI」の活用ウェビナー　

「AI解析専門家によるAI基礎知識講座」
研究開発のDXを進めていく上で、押さえていただくと役立つ情報満載！
AI解析ツールの導入を検討している方に特にお勧めの内容です。

予測のAIを作成するための解析手法の二大巨頭　「ニューラルネットワーク」と「ベイズ解析（ガウス過程回帰）」に関し理解を深め、
それぞれのケースに応じた、解析手法の使い分けができるようになるためのポイントを伝授します。
講義主体のウェビナーとなりますが、質疑応答時間も設けております。
ご自身の研究開発業務のDX化への課題をお聞かせください。

担当講師：
株式会社エイゾス
河尻耕太郎博士(工学)

ウェビナー講義内容

1. 機械学習・深層学習とは？
・「予測のAI」とは？
　ニューラルネットワークとベイズ最適化の特徴とそれぞれ適したアプローチ方法とは？
・「最適化のAI」とは？
　多目的遺伝的アルゴリズム（MOGA）の特徴
・「説明できるAI」とは？
　感度分析による要因分析でAIモデルの解釈性の問題を解消！

2. 学習データはどのように準備する？
・データの前処理
・既存データの利活用方法
・AIが好むデータとは？

3.「予測のAI」と「最適化のAI」により可能になることとは！？　　
各種適用事例を、学習データの準備方法からご案内します。
・工程改善
・マテリアルズ・インフォマティクス
・病気のリスク評価
・売上予測と要因分析
・スペクトルデータ解析
・画像の特徴量からの解析

4. AIを使った、革新的実験計画法とは！？
　AI解析アプリ「Multi-Sigmaの紹介」

■参加費用無料

■株式会社ライトストーン　ライブ配信

開催予定はありません。

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