※本コンテンツは、過去に配信されたウェビナーのアーカイブ配信となります。お申し込みの際のメールアドレス宛に視聴アドレスが自動返信されます。そちらにアクセスしご視聴ください。 【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。 |
------------------------------ 【目次】 00:00 挨拶 03:02 Multi-Sigmaとは? 06:22 Multi-Sigma開発の動機 09:55 Multi-Sigmaの機能・特徴 13:12 革新的実験計画法Multi-Sigma:人工心臓の事例 17:42 解析原理 26:19 活用方法 26:31 他アプリとの競合優位性 27:32 Multi-Sigmaの効果 28:55 Multi-Sigmaの実績 29:42 事例 31:27 デモンストレーション 43:03 最新のアップデート(不均衡データ調整、検証データ抽出) 46:39 無料評価版、ライセンス形態、技術コンサルティング、受託解析 49:29 質疑応答 ------------------------------ 担当講師: 株式会社エイゾス 河尻 耕太郎 博士(工学) 第35回 中小企業優秀新技術・新製品賞 ソフトウェア部門優秀賞受賞 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 |
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■会場 株式会社ライトストーン アーカイブ 配信 |
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