＜Web配信＞CAE結果予測AIをつくるためのデータ収集 〜効果的なデータ収集方法〜

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）で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。