AIを活用した革新的実験計画法「Multi-Sigma」の紹介　（録画）

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【AI専門家による無料ウェビナー】
実験計画法にAIを組み合わせることで、研究開発効率を飛躍的に向上させるとともに、従来にない新しい解を探索することが可能になりました。

従来の実験計画法は、統計学を基に体系化されているために、利用するためには専門的な知見が必要な上、様々な制約や課題が存在しました。
しかし、近年のAIを用いた解析手法を実験計画法の枠組みに取り入れることで、それらの制約や課題を克服するとともに、誰でも簡単に、必要最小限の実験データに基づいて、未知の条件に対する結果を高精度に予測したり、膨大な条件の組合せの中から複数の目的変数を同時に満たす解を探索することが出来ます。
革新的実験計画法「Multi-Sigma」の利用にあたっては、統計の知識やプログラミングスキルは必要ありません。
実験データを活用し「Multi-Sigma」によるデータ予測、多目的な最適化の方法、および、人間が考えてきた経験値をAIがゼロベースで学習し、新たな発見ができた事例をご紹介します。

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【目次】
00:00 挨拶
03:06 Multi-Sigmaとは？
05:10 開発の動機
08:14 機能・特徴・強み
20:14 実績・事例紹介
27:18 AI時代の実験計画
32:12 最新の機能（不均衡データ調整、検証データ抽出、説明変数間の複数制約、連鎖解析）
42:00 デモンストレーション
52:50 無料評価版・導入支援サポート
54:47 質疑応答
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担当講師：
株式会社エイゾス
河尻耕太郎博士(工学)

第4回TCIベンチャーアワード　優秀賞受賞

日刊工業新聞記事　研究開発　AIで効率化

産総研プレスリリース　人工知能で体外設置型人工心臓を最適設計

■参加費用無料

■会場株式会社ライトストーン　アーカイブ配信

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