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【WEBセミナー】材料開発におけるデータサイエンスの実務的活用法

機能設計を目指したデータ解析技法を解説

ゴムタイムス社

趣旨

 ビッグ・データ、AI時代の本格的到来により、データを数量的思考で扱い課題解決するための「データサイエンス」が重要になってきました。アカデミアではマテリアルインフォマティクスが研究されたりしていますが、このような手法は大型コンピューターが使用されていた時代から多変量解析を中心に活用されてきました。
 今データサイエンスの手法が改めて取り上げられた背景には、トランスサイエンスが注目され、科学で解決できない問題についてビッグデータから未知の科学シーズを見出したいという期待がある。技術開発の実務では、科学で解決できない二律背反問題について新QC7つ道具やタグチメソッドなどを使い解決してきた。本セミナーでは、データサイエンスで用いられる多変量解析以外にタグチメソッドの事例も扱い、問題解決手法としてデータサイエンスを導入する時の勘所について、概念的説明ではなく事例を中心に解説する。
 DXのうねりの中で機械学習が注目されているが、AIをブラックボックスとして使用する無責任な技術開発を行わないために人間の頭脳による新しい問題解決プロセスの理解が必要である。その重要性を説明するためにAIとデータサイエンスについて1章設けている。ゆえにAIの知識が無くても、データサイエンスを活用した問題解決手法を導入する意義を学べる。
 なお、本セミナーで使用する多変量解析やワイブル統計解析については、講師のホームページで公開しているので、このプログラム使用方法も解説する。ゆえに、難解な数学を理解できなくてもセミナー終了後にこのプログラムを使用し、セミナーで得られた情報をすぐに確認して知識として身に着けることができる。

受講対象者

  1. 高卒以上の中堅技術者
  2. 材料技術を初めて担当する新入社員技術者研究者
  3. データサイエンスと機械学習に関心のある技術者
  4. 研究開発の管理者、実務担当者

WEBセミナー

・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信対応セミナーとなります。
・お申込み受理のご連絡メールに接続テスト用のURLが記されております。
・「Zoom」のインストールができるか、接続できるか等をご確認下さい。
・申し込みをして頂いた方に後日、別途視聴用のURL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。
・開催日時にリアルタイムで講師へのご質問も可能です。

【注意事項】
※セミナー資料は事前にお申し込み時のご住所へ発送させて頂きます。ただし、開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。Zoom(ズーム)のやり方などでお困りの方は、セミナー当日までに設定や使い方をご指導致します。また、事前にテスト配信を行いますので、安心して当日のセミナーを受けることができます。

日時 2022年11月4日10:30~16:30
地域 WEB限定セミナー
講師 倉地育夫((株)ケンシュー代表、工学博士)
講師略歴

1979年4月ブリヂストンタイヤ株式会社(現(株)ブリヂストン)入社
1983年4月科学技術庁無機材質研究所(現(独)物質材料研究機構)留学
有機無機ハイブリッド前駆体による半導体用高純度βSiCを発明(学位論文)。
((株)ブリヂストンは本技術で2007年日本化学会化学技術賞受賞)
1991年10月コニカ株式会社入社(2011年3月11日早期退職制度にて退職)
2011年 株式会社ケンシュー設立
その他として2000年日本化学工業協会技術特別賞、2004年写真学会ゼラチン賞等受賞
福井大学工学部客員教授、日本化学会産学交流委員会シンポジウム分科会委員長、同春季
年会講演賞審査委員長、高分子同友会開発部会世話人等歴任

受講料 45000円/1人(税別)
主催会社 ゴムタイムス社
お申込み このセミナーに申込む

プログラム

 <目次>
1.データ指向の思考方法
(1)科学と技術について
  A.トランスサイエンス
  B. 非科学的問題解決事例:iPS細胞とヤマナカファクター
(2)シミュレーション
  A.パーコレーション転移シミュレーション
  B.二律背反問題の解決事例
(3)マテリアルインフォマティクス
(4)事例:データ駆動による環境対応樹脂開発

2.AIとデータサイエンス
(1)データサイエンスとは
(2)機械学習の概要
(3)機械学習の分類
(4)機械学習の流れ
(5)データサイエンスと機械学習

3.統計手法について
(1)統計手法の復習
(2)例題:ワイブル統計による故障寿命予測
(3)新QC7つ道具
(4)ラテン方格を用いた実験
(5)事例:高純度SiC開発

4.多変量解析
(1)多変量解析概論
(2)事例:重回帰分析による故障寿命予測
(3)事例:重回帰分析を用いた難燃化技術開発
(4)事例:主成分分析を用いた電気粘性流体の耐久性改善
(5)事例:主成分分析による顧客ブラックボックスの見える化

5.タグチメソッド(TM)概略
(1)基本機能とは
(2)SN比と感度
(3)事例:難燃性PC/ABS開発

6.まとめ

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