はじめてのCAE代替モデル構築～CAEによるデータ生成から機械学習まで～

講座の内容

本講座は、機械学習に興味を持ち、どのように取り組んでみたいかを把握するための入門講座です。データセットの作成方法や精度向上の考え方を中心に、機械学習の基礎的な活用方法を学ぶことができます。基礎を習得するためには、以下の3点について理解を深めることが重要です。
１．学習に必要なデータの取得と前処理技術
２．データの性質と学習結果の関係
３．目的とする精度と必要なデータ量の関係
これらを学び、実践を通じてさまざまな試行を行うことができるようになります。

また、これらの具体的なスキルを習得することで、新しい課題へのチャレンジが可能になります。工学的な問題への適用は今後さらに発展していく分野です。本講座では、基礎的な内容を扱いますが、CAEを活用したデータ生成の考え方は、現場でもすぐに応用可能です。
機械学習においては、関数の形など事前にはわからない情報が多いです。しかし、適切なデータを用意することで、高精度な予測が可能になります。このデータに対する理解とアプローチが本講座の最大の特徴です。

受講要件にも記載しましたが、本講座ではPython（Jupyter Notebook）を使用します。C言語やEXCELの知識があれば、受講に支障がないように工夫をいたしますが、環境構築はご自身で行っていただく必要があります。また、CAEに関しては、少なくとも講習などを受け、基本的な操作方法や活用方法を理解している方を対象としています。

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事前学習として望ましい知識

Pythonおよびその関連モジュールのインストールと動作確認ができる知識

CAEによる解析の経験がある（講習を受けたことがある以上であれば可）