製造業関連情報総合ポータルサイト@engineer
WEB営業力強化支援サービスのご案内
製造業のための技術系セミナー/書籍/通信教育/雑誌
技術情報協会はセミナー・出版・通信教育を通じて企業の最前線に立つ研究者、技術者をサポートします!
イベント

【Live配信 or アーカイブ配信 11/19】AI活用の成功を決定づける製造・産業現場データの前処理,加工,整理の進め方

  • このエントリーをはてなブックマークに追加
  • @engineer記事クリップに登録
研究開発マネジメント:セミナー  / 2026年09月02日 /  産業機械機器 IT・情報通信 先端技術
イベント名 AI活用の成功を決定づける製造・産業現場データの前処理,加工,整理の進め方
開催期間 2026年11月19日(木)
13:00~17:00
アーカイブ配信:2026年12月1日まで受付
視聴期間:12/1~12/10
会場名 Zoomを利用したLive配信
会場の住所 オンラインZoomを利用したLive配信
お申し込み期限日 2026年11月18日(水)15時
お申し込み

セミナー№611515

 

【Live配信 or アーカイブ配信】
AI活用の成功を決定づける

製造・産業現場データの前処理,加工,整理の進め方

 

★説明変数決定、外れ値の選別、特徴抽出...
   現場の生データをAIが認識できる学習データへと加工する方法とは!!

 

----------------------------------------------------------------------------------

 

■講師

N研究所(株) 代表取締役社長 蜷川 忠三 氏(元 岐阜大学 教授)

 

■聴講料

1名につき 49,500円(消費税込,資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき44,000円(税込)〕

大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。

 

■Live配信セミナーの受講について
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
 → https://zoom.us/test
・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
 Webブラウザから視聴する場合は、Google Chrome、Firefox、Microsoft Edgeをご利用ください。
・セミナー資料はお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。
・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

 

 

プログラム                                                                                    

 

【講演趣旨】
製造・産業現場におけるAI活用において,センサー生データを機械学習が認識できる形へ加工する「前処理」は,地味ながらも決定的に重要な工程です。しかし,既存の書籍や講座の多くは,アルゴリズムや応用事例に偏っているのが現状です。本講座では,現場の生データをAI学習データへと昇華させる全工程を定番手法と現実実例を交えて一気通貫で解説します。さらに,将来の最先端技術を見据えて戦略的にデータを蓄積・整備していく指針も提示いたします。講師が40余年の製造業および大学で培った知見を実践的ノウハウに凝縮して短時間でお伝えします。

 

【講演項目】
1.製造・産業現場AI活用の現状
 1-1.我が国の製造・産業現場とAI
 1-2.言語系AIと現場系AIの違い
2.製造・産業現場の生データ
 2-1.物理データの種類と特徴
 2-2.データ収集現場の環境
3.データ収集と整理のポイント
 3-1.データ前処理の工程構成
 3-2.生データのベクトル化,構造化
 3-3.外れ値,欠損,補間,フィルタリング
4.データ前処理における定番手法
 4-1.説明変数決定の定番
 4-2.外れ値の選別の定番
 4-3.特徴抽出の定番
5.データ前処理が主役効果事例
 5-1.画像分析における前処理事例
 5-2.周波数分析における前処理事例
 5-3.時系列回帰における前処理事例
6.将来技術に向けた準備
 6-1.生成AIのTransformer応用
 6-2.フィジカルAIへのデータ投資
【質疑応答】

 

セミナーの詳細についてはお気軽にお問い合わせください。

 

2名以上同時にお申込される場合、2人目以降の方の情報は【弊社への連絡事項がございましたら、こちらにお書きください】欄にご入力をお願いいたします。