- セミナー概要
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AI構築には大量のデータが必要とされていますが、ただやみくもにデータを集めるだけではコストがかかってしまい、AIの品質が向上するとも限りません。また、AIの種類によっても効果的なデータ収集方法は異なります。
・AIモデルの予測精度を確保するにはどの程度のデータ量が必要なのか？
・過去の解析データは活用できるのか？
・新たに解析実行してデータを追加する場合に注意すべき点は？
・AIの学習にはどのようなデータを入力すればいいのか？
など、確認すべき項目が多数あります。
本セミナーではCAE結果を予測するための深層学習ソフトウェアNeural Concept Shape（NCS）において、必要となる学習用データの効果的な収集方法やデータの準備の方法について、弊社事例を交えてご紹介します。AI を活用した開発期間の短縮や、設計プロセスへのCAE活用にご興味をお持ちの方は、是非ご参加ください。
開催概要
| 再生時間 | 約24分 |
|---|---|
| 対象者 |
・CAEに活用できるAI技術をご検討されている方 ・AIによるCAEデータの活用をご検討されている方 ・設計〜解析プロセスの改革と開発サイクル短縮に取り組まれている方 |
| 主催 | サイバネットシステム |
アジェンダ
- ・ AIの種類によって異なる効果的なデータ収集方法
- ・ Neural Concept Shape（NCS）のご紹介
- ・ 学習に必要なデータ量の目安
- ・ NCSにおける効果的なデータの収集方法
- ・ NCSが対応している主なファイル形式
- ・ 多すぎるデータに注意
- ・ 利用しているCAEツールの出力機能を確認する
- ・ PyAnsysの活用
- ・ NCSのPoCサービスのご案内
※セミナー内容は予告なく変更となる可能性がございます。あらかじめご了承ください。
必要なシステム要件
| プロセッサ | デュアルコア2Ghz以上（i3/i5/i7またはAMD相当) |
|---|---|
| RAM | 4GB |
| サウンド | 音声を聞くためのサウンド機能が必要 |
| OS |
MacOS 10.7以降を搭載のMac OS X Windows 10 Windows 8または8.1 Windows 7 SP1以降を搭載のWindows Vista SP3以降を搭載のWindows XP Ubuntu 12.04またはそれ以降 Mint 17.1またはそれ以降 Red Hat Enterprise Linux 6.4またはそれ以降 Oracle Linux 6.4またはそれ以降 CentOS 6.4またはそれ以降 Fedora 21またはそれ以降 OpenSUSE 13.2またはそれ以降 ArchLinux（64ビットのみ） Win 8.1を実行するSurface PRO 2 Win 10を実行するSurface PRO 3 iOSとAndroidデバイス BlackBerryデバイス |
| ブラウザ |
Windows：IE7+、 FireAfox、 Chrome、 Safari5+ Mac：Safari5+、 Firefox、 Chrome Linux：Firefox、Chrome |
| インターネット回線 | インターネット接続−有線または無線ブロードバンド（3Gまたは4G/LTE） |
その他のセミナー紹介
- IoT/デジタルツインデモ機体験会
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IoT/AI技術を使った予兆保全のデモシステムを、実際に見て触れて体験していただくことができます。
さらにAR技術を使った可視化と作業支援〜点検記録のスマート化などを実際にお試しいただけます。
