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機械学習によるCAE代替モデル構築 ～基礎から具体事例まで～

講座の内容

本講座は機械学習を有効利用するためにどうすればよいのか解説・演習を行います。
有効利用するためには、１．機械学習とその実装に対する知識、２．機械学習の特徴（できること、できないこと）、 そして、３．学習に必要なデータの取得と前処理技術、について理解を深め習得する必要があります。これらを知り、実践して、やっとスタートラインです。

しかし、これらの新しい知識により、よりよい予測器を作り続けることが可能となります。
画像に対する研究や開発は実用化されて久しいですが、工学問題への適用はまだこれから発展していきます。
本講座は誰でもわかるように皆様がよく知っている関数を対象に学習をします。
ただ、間違わないようにしてください。

機械学習は関数の形など一切事前情報はありませんが、適切にデータを用意することによって、 高精度の予測を行うことができます。このデータに対する考え方は本講座の最大の特徴です。
受講要件にも書きましたが、Python（Jupyter Notebook）を利用します。C言語やEXCELなどの 知識があれば受講できるような工夫はいたしますが、環境の構築はご自身で行っていただく必要がございます。

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