機械学習による物理サロゲートモデル構築の考え方と実践＜Zoomによるオンラインセミナー＞＜ハンズオン実習あり＞

セミナー趣旨

  機械学習はさまざま技術要素が組み合わさって構築されています。最大の特徴は、個人で学習するためのプログラムや環境構築には金銭的コストがかかりません。つまり、興味を持って実践すれば必ず身につくスキルの1つです。そこで、本セミナーでは、下記の3つを通じて自ら調査・試行ができるようになることを目的とします。
・機械学習を実際に試すこと（重要な基礎への理解）
・基本となる考え方を知ること（アルゴリズム、ハイパーパラメータとよばれる変更・調整可能な対象も含む）
・データの大切さを理解し適切なデータの準備ができること
  学習がどのように進行しているのかを知ることが機械学習の理解には必要です。方程式を解いていませんが、近似的にかつ繰り返して係数を更新する方法により解を得るために留意することがあります。また、データが良ければよい予測モデルを構築できます。つまり、良い性能を出すのはデータ次第です。演習を通じてこういった基本を理解できるのが本セミナーの特徴です。

受講対象・レベル

製造業務にたずさわる、
・シミュレーションや実験などから代替モデルの構築してみたい方
・データの分析を行いたい方
・データサイエンスに興味があり最新の考え方を学びたい方

習得できる知識

・機械学習の適切・効果的な利用方法が分かる。
・代替モデル構築のためのデータに対する考え方を習得できる。
・データ取得のための実験計画を立てることができる。
など

セミナープログラム

1．本講義の目的（座学）
　1.1　本講義の目的
　1.2　本講義の教科書として使える書籍
　1.3　推奨参考書
　1.4　より進んだ理解のための書籍
2．ニューラルネットワークによる機械学習の基本（座学）
　2.1　機械学習とは
　2.2　ディープラーニング
　2.3　誤差指標とその考え方
　2.4　機械学習は単なる高次元関数補間
　2.5　Expression test
　2.6　機械学習の基礎とは
　2.7　学習のアルゴリズム
　2.8　ニューロンの挙動を表す活性化関数
　2.9　オプティマイゼーション
　2.10　過学習
　2.11　勾配喪失
　2.12　正則化
　2.13　正規化
3．基本的な学習技術の習得：三角関数の学習（実習）
　ここではNotebookを使った実習を行います。
　結果はすでにNotebook内に保存してあるため実行済の状態です。
4．機械学習を適用するための注意（座学）
　4.1　注意点1 適切な表現と適切なアルゴリズム
　4.2　注意点2 正規化
　4.3　注意点3 その他
　4.4　基本問題
5．活性化関数と最適化手法の比較（実習）
　ここではNotebookを使った実習を行います。
　結果はすでにNotebook内に保存してあるため実行済の状態です。
6．早く収束させるための正則化技術（座学）
　6.1　正則化
　6.2　正則化の考え方
　6.3　学習データに対する前処理
　6.4　データ拡張の考え方
　6.5　バッチ正規化
　6.6　データ量と機械学習の性能の関係
　6.7　統計量だけでは不十分
7．物理問題のための正則化技術（座学）
　7.1　支配方程式が簡単に見出せると
　7.2　PINNs
　7.3　機械学習技術の可能性について
　7.4　誤差指標とその考え方（再掲）
8．工学問題応用事例：風力発電翼のサロゲートモデル構築事例など
＜質疑応答＞

※途中、お昼休みと小休憩を挟みます。

セミナー講師

 近畿大学 理工学部 機械工学科 教授　 和田 義孝 氏

■ご略歴
東京理科大学へ進学後、1995年東京大学大学院工学系研究科博士後期課程へ進学。
1997年中退、同年東京大学大学院工学系研究科寄附講座助手。
1998年に6面体自動要素分割手法に関する研究で、博士（工学）を取得。
2000年2月に高度情報化科学技術研究機構にて当時世界最速の地球シミュレータ向けの
シミュレーション関連プログラム開発（GeoFEM project）に携わる。
2002年諏訪東京理科大学、2012年4月より近畿大学。
2016年より深層学習でき裂進展は予測できるかをテーマにAI関連の研究を開始する。
特にシミュレーションレスに向けたCAEサロゲートモデルの構築に関する研究をテーマとしている。
物理サロゲートモデルは、物理問題に適した正則化誤差評価と回帰問題のためのデータ拡張が必要である。

セミナー受講料

1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
  （開催1週前～前日までには送付致します）
  ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです
  →環境の確認についてこちらからご確認ください
• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です
  →こちらをご確認ください

【ハンズオン実習環境ご準備のお願い（可能な方のみ）】

• セミナー中に随時ハンズオン実習を行います。可能な方はGoogle ColaboratoryなどのPython環境のご準備を
  お願いいたします。
• 事前にJupyter Notebook形式でプログラムと実行結果を配布いたします。
• 万が一、当日までに環境が構築できない方や利用できない方でもセミナー受講は可能です。
  ※よくあるケースとして、セキュリティ設定のご関係でGoogle ColaboratoryなどのPython環境が
     利用できないということがございます。必ず事前に利用できるかご確認の上、
     アクセスできる設定にご変更お願いいたします。
  ※Google ColaboratoryなどのPython環境の基本操作に関する説明は原則当日行いませんのでご了承ください。