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| 【Live配信】をご希望の方はこちらをクリックしてください |
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＜セミナー Ｎｏ 701283＞
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アーカイブ配信】 （2026年12月15日（火）Live配信の録画配信です）
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★「実験を何度も繰り返せない」「シミュレーションに時間がかかる」をどう解決する？
自動車内装部品、製造プロセスなど実際の適用事例とともに詳解！
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サロゲートモデルの基礎と実装、構築、活用のポイント
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| ■ 講師 |
| 群馬大学 大学院理工学府 協力研究員 博士（工学） 白石
洋一 氏
【専門】
人工知能，組合せ最適化手法を，自動制御，デジタルツイン，エンジン制御，モータ制御，医療，非破壊検査，ジャパンアニメーション生成，スマート工場・介護施設に応用
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| ■ 開催要領 |
| 日 時 |
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【アーカイブ（録画）配信】 ２０２７年１月６日まで受付（視聴期間：１月６日〜１月１６日まで）
※２０２６年１２月１５日（火） １０：３０〜１６：３０
の録画配信です
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| 会 場 |
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Zoomを利用した Live配信 または アーカイブ配信 ※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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1名につき ５５,０００円（消費税込、資料付）
〔１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき４９,５００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 |
【講座の趣旨】
サロゲートモデルは，シミュレーションや実験に対して入力と出力のペアを与え，それらを学習して新たな入力に対して対応する出力を高精度で生成する代理モデルである．学習においては，統計的手法やAIをもとに特徴量を抽出する．本講座では，サロゲートモデルの一般論から始め，我々が実際に研究開発してきた実例に対して構築・活用方法を説明する．
【習得できる知識】
サロゲートモデルとは何か，構築するためにはどのような方法があるか，この方法を実際の問題に対してどのように適用するかについての知識の習得を目的とする．
１．サロゲートモデルとは
1.1 サロゲートモデル研究開発の推移
1.2 サロゲートモデル構築手法の概要
２．サロゲートモデルの構築手法
2.1 AI技術の動向と必要なAI技術
2.2 必要な統計的手法
３．製造工程のサロゲートモデル
3.1 製造工程とデジタルツイン
3.2 多重線形回帰手法の適用
2.3 外れ値処理と実験評価
４．自動車内装用ライトガイドのサロゲートモデル
4.1 ライトガイドの設計とシミュレータ
4.2 ニューラルネットワークの適用
4.3 長期短期記憶手法の適用
4.4 XGBoost手法の適用
4.5 実験評価による各種法の比較
4.6 使用データ数の限界
５．交通信号ロボットのための青信号時間決定サロゲートモデル
5.1 交通誘導ロボットと青信号時間決定問題
5.2 交通流シミュレータのサロゲートモデル
5.3 ニューラルネットワークの適用
5.4 実験評価結果
5.5 大規模言語モデルとの比較
６．まとめと今後の課題
【質疑応答】
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