イベント
11/29 ディープニューラルネットワークモデルと MTシステムにおける「人工知能」の基礎および 学習データ最小化ノウハウと、 《開発の自動化・仮想検査・未知の異常検知》事例で学ぶ エンジニアリング実務応用入門
イベント名 | ディープニューラルネットワークモデルと MTシステムにおける「人工知能」の基礎および 学習データ最小化ノウハウと、 《開発の自動化・仮想検査・未知の異常検知》事例で学ぶ エンジニアリング実務応用入門 |
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開催期間 |
2022年11月29日(火)
10:30~17:00 ※会社・自宅にいながら受講可能です※ |
会場名 | ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナー |
会場の住所 | 東京都 ※会場開催はございません。 |
お申し込み期限日 | 2022年11月29日(火)16時 |
お申し込み受付人数 | 30 名様 |
お申し込み |
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【Live配信(リアルタイム配信)】
ディープニューラルネットワークモデルと
MTシステムにおける「人工知能」の基礎および
学習データ最小化ノウハウと、
《開発の自動化・仮想検査・未知の異常検知》事例で学ぶ
エンジニアリング実務応用入門
~3つの事例で学ぶ 、 製造業における実用化レベルのAI応用ノウハウ~
メーカー実務に特化させた「人工知能」の活用方法を指南するセミナーです。
年間受講者が1000人を超える「初学者でもわかりやすい解説」と定評のある講師が解説します。
<応用可能な事例の紹介>
・材料どうしの配合設計=合成材料の機能予測
・熟練工が条件判断や仕上がりを予測していたような、装置条件の決定
・外観検査、画像検査(画像処理による異常・欠陥検出)、異音検査(駆動系やハンマリング検査等)、ニオイ検知
・エンジン、トランスミッション、タイヤなどの破壊直前傾向把握が可能な耐久試験
・加工機械、設備、プラントの状態モニタリング
・衣類の着心地、製品の使いやすさ 他
年間受講者が1000人を超える「初学者でもわかりやすい解説」と定評のある講師が解説します。
<応用可能な事例の紹介>
・材料どうしの配合設計=合成材料の機能予測
・熟練工が条件判断や仕上がりを予測していたような、装置条件の決定
・外観検査、画像検査(画像処理による異常・欠陥検出)、異音検査(駆動系やハンマリング検査等)、ニオイ検知
・エンジン、トランスミッション、タイヤなどの破壊直前傾向把握が可能な耐久試験
・加工機械、設備、プラントの状態モニタリング
・衣類の着心地、製品の使いやすさ 他
※技術コンサルタントの方や、講師業の方は、受講をご遠慮ください。
企業/大学等への所属有無を問わず、社外に対して技術指導・講演・発表・専門書の執筆・専門誌への寄稿等をされている方は、受講をお断りしております。
※上記につきまして、申込後にご確認させていただく場合がございます。
企業/大学等への所属有無を問わず、社外に対して技術指導・講演・発表・専門書の執筆・専門誌への寄稿等をされている方は、受講をお断りしております。
※上記につきまして、申込後にご確認させていただく場合がございます。
講師 |
MOSHIMO研 代表 福井 郁磨 氏 [web] [Facebook] 所属学会:日本品質管理学会会員/品質工学会会員 1993年4月~ オムロン(株):電子部品の原理開発、加工技術開発、 ロボットの研究開発、人の聴感判定を機械化した検査装置開発などに従事 洗濯機チームリーダー、オープンイノベーション室長を歴任 生活関連用品などの研究開発に従事 |
※詳細は上記「お申し込みはこちらから」よりご覧ください。
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