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| ＜セミナー No.６１０５１６＞ |
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★制御設計へのAI適用、生成AIによる開発支援、システムへの展開．．．
半導体製造へのプロセスデータ、装置データを活用したAI導入の進め方！
★センサーデータからどのように価値を創出するか！
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半導体製造プロセスと機械学習･深層学習（AI）の活用
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| ■ 講師 |
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MathWorks
Japan インダストリーマーケティング部
インダストリアルオートメーション・マシナリーインダストリマネージャー 遠山 巧 氏 |
| ２． |
同
アプリケーションエンジニアリング部 プリンシパル・アプリケーションエンジニア 王 暁星 氏 |
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| ■ 開催要領 |
| 日 時 |
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２０２６年１０月２９日（木） １３：００～１５：００
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| 会 場 |
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Zoomを利用したLive配信 ※会場での講義は行いません
セミナーの接続確認・受講手順は「こちら」をご確認下さい。
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| 聴講料 |
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聴講料 1名につき３８,５００円（消費税込/資料付き）
〔１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき３３,０００円〕
〔大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい〕
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| ■ プログラム |
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【講演趣旨】
半導体製造では、微細化・工程複雑化・品質要求の高まりにより、プロセスデータや装置データを活用したAI導入が重要性を増している。本講演では、半導体製造プロセスにおけるAI・生成AI活用を、制御系設計とセンサーデータ解析の両面から解説する。第一部では、制御設計へのAI適用、生成AIによる開発支援、システム展開を紹介する。第二部では、エッチングプロファイル推定、異常検知・予知保全、プロセス最適化、外観検査などの現場課題を取り上げ、汎用ツールを用いたAI実践例を説明し、課題解決に向けたヒントをお届けする。
【講演項目】
Ⅰ.制御設計へのAI活用例と生成AI実践
1.はじめに
2.制御系設計におけるAI活用の全体像
3.制御設計へのAI適用
4.生成AIによる開発支援
5.システムへの展開
6.まとめ
【質疑応答】
Ⅱ.センサーデータへの適用と汎用ツールを用いた実践例
1.はじめに：半導体製造におけるAI活用の全体像
2.機械学習と深層学習（AI）の概要
3.センサーデータから価値を創出するAI活用とMATLAB実践例
3-1.エッチングプロファイルの推定
3-2.半導体製造装置の教師なし異常検知・予知保全
3-3.プロセス最適化
3-4.外観検査など
4.AIモデルの現場実装
5.まとめ
【質疑応答】
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