- セミナー概要
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ディープニューラルネットワークの構築や学習はAI構築のクライマックスといえる工程ですが、それだけに機械学習の知見が多く求められる部分でもあります。
・AIにおける精度とは何か？CAEの精度とは何が違うのか？
・損失関数とは何か？
・L2損失とL1損失の違いは何で、どう使い分ければ良いのか？
など、知っておかなければいけない項目がいくつかあります。
本セミナーでは、AIにおける精度とCAEにおける精度の違いなど、AIを構築する上で注意すべき点を解説します。また、弊社で実施した事例をもとに、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）によるディープニューラルネットワークの学習や、精度向上のための設定方法について紹介します。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21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における精度とは何か？
- ・ Neural Concept Shape（NCS）のご紹介
- ・ AI学習事例の概要
- ・ 損失関数
- ・ ディープニューラルネットワークの構築と学習
- ・ 損失関数の変更と重みの設定
- ・ その他の精度向上策
- ・ 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。
