本セミナーは、ビデオ会議ツール「Zoom」を使って、当日ライブ配信します。

12月14日（月）午前9時に締め切らせて頂きます。

セミナー紹介

製造業における機械学習と深層学習の活用方法について、エンジニア向けに技術動向と事例を解説します。具体的には、音と振動からの異常検知と予防保全への適用を解説します。はじめに音と振動の分析方法とその役割を説明します。つぎに機械学習を装置や設備の異常検知にどのように適用するかを説明します。また深層学習による異常検知について、代表的なモデルと最新の技術動向を紹介します。さらに実際の機械設備の異常検知と予防保全に、機械学習と深層学習を適用する際の留意点を、エンジニア向けに解説します。

受講効果

チェック製造業における機械学習と深層学習の活用方法を学ぶことができます。

チェック音と振動からの異常検知と予防保全の実践的な方法を学ぶことができます。

チェック深層学習を用いた異常検知の最新の技術動向を知ることができます。


■視聴にあたって
  1. 視聴に必要なURLは、配信前日12/15（火）までにメールにてご案内します。
    URLはセミナーに参加する方のみ利用可能とし、再配布を禁止します。
  2. 受講者は、動画を録画・キャプチャーすること、SNSなどへのアップも禁止します。
    もし、発見した場合、事務局は削除を要求できることとします。
  3. セミナーの内容や受講者の個人情報などはセミナー内のみとし、口外しないでください。
  4. システムトラブルなどにより、画像・音声に乱れが生じた場合も再送信や返金はできませんので、予めご了承ください。 なお、音声、画像は受講者でご調整ください。また、サービス利用にあたってのサポートは致しかねます。
  5. 配信中、異常と思われる接続を発見した場合、予告なく切断することがあります。
  6. Zoomの接続環境は【パソコン、有線またはWi-Fiのインターネット環境】推奨です。

なお、「Zoom」上では、個人情報は一切取得いたしません。開催時間中にURLにアクセスいただくと受講可能です。

また、ライブ配信当日にアクセスいただくURLと、登録、ログイン方法につきましては、配信前日の12/15（火）までにご参加の方へメールでお知らせいたしますので、ご確認をお願い申し上げます。

開催概要

セミナー名 Zoomを使ったWeb配信セミナー
エンジニアのための機械学習・深層学習活用術
日時 2020年12月16日（水）13:00～17:00
会場 オンライン開催
Zoomを使ったWeb配信セミナーです
受講料

38,000円（税込み）

※上記は1名様の料金です。複数名での共有は禁止させていただきます。
定員 60名
※最少開催人数（15名）に満たない場合は、開催を中止させていただくことがあります。
主催 日経クロステック　日経エレクトロニクス

講師紹介

速水 悟（はやみず さとる） 氏
岐阜大学 工学部 電気電子・情報工学科 教授

速水 悟（はやみず さとる） <span class="fontSizeS">氏</span>

1981年 東京大学大学院 工学系研究科 修士課程修了、
同年 通商産業省工業技術院 電子技術総合研究所（現 国立研究開発法人産業技術総合研究所）
1989年 カーネギーメロン大学 客員研究員
1994年 フランス国立科学研究院機械情報学研究所 客員研究員
2002年4月より、岐阜大学 教授

著書：『事例＋演習で学ぶ機械学習 ビジネスを支えるデータ活用のしくみ』（森北出版、2016年4月)
共著：『確率と確率過程』（オーム社、2010年10月）ほか

プログラム （13:00～17:00）

1．製造業における人工知能技術の活用

  • 1-1 オンラインビジネスから製造業へ拡大するAI活用
  • 1-2 産業分野におけるIoT（Internet of Things）
  • 1-3 デジタル変革（DX）と人工知能技術
  • 1-4 エンジニア（生産・開発・設計技術者）に求められる知識
  • 1-5 進歩の速い深層学習の技術動向を概観する

2．音と振動からの異常検知と予防保全

  • 2-1 周波数分析の役割
  • 2-2 機械学習による異常検知の手順と留意点
  • 2-3 異常検知のモデルは正常データのみで学習させる
  • 2-4 動作モードのある装置への適用

3．深層学習による時系列予測と異常検知

  • 3-1 深層学習による特徴量への変換
  • 3-2 時系列予測への深層学習モデルの適用方法
  • 3-3 自己符号化器とその発展形による異常検知
  • 3-4 深層学習による音と振動からの異常検知と予兆検知の事例

4．実践的活用術

  • 4-1 人工知能技術の活用に企業間の格差が拡大している
  • 4-2 機械設備の異常検知と予防保全への適用事例
  • 4-3 機械学習と深層学習の活用における留意点
※当初のプログラムから、製造業における人工知能技術の活用事例を充実させております。
※プログラム内容・講師は予告なく変更になることがあります。予めご了承ください。

【お申し込み注意事項】

  • このセミナーは、ZoomによるリアルタイムWeb配信にてご提供します。
    視聴URLは、開催前日にご登録のアドレス宛にメールでお知らせします。
  • ※お申し込み後のキャンセル、ご送金後の返金はお受けいたしかねます。
  • ※受講料のお支払い： お支払方法はクレジットカード払いのみとなります。領収証が必要な場合は、登録完了メールをご覧のうえ、お手続きください。以下「MyPageメニュー」にお申し込み内容が表示されます。
    ＜MyPage＞https://ers.nikkeibp.co.jp/user/myPageLogin/
  • ※このセミナーの運営事務局を担当する、株式会社サンクよりご連絡をいたしますので、ドメイン名（@55cinq.com）からのメールを受信できるようにしてください。
    お申し込み時にご記入いただいた電話番号に、ライブ配信当日、株式会社サンクより、接続不良の方にご連絡させていただく場合があります。
  • ※講師企業と競合すると考えられる製品やサービスなどをご提供される会社の方は、主催者の判断に基づき受講をお断りさせていただく場合がございますので、あらかじめご了承ください。
  • ※講師の急病、天災その他の不可抗力、またはその他やむを得ない理由により、講座を中止する場合があります。この場合、未受講の講座の料金は返金いたします。