機械学習は現在の人工知能(AI)の中核をなす技術です。特に深層学習は機械学習の新しい分野として注目されており、エンジニアリング分野での応用が期待されています。深層学習を実施するには、深層学習とプログラミングの知識、データの取得が必要であり、中々手を出しづらいのが現状です。しかし、modeFRONTIERを活用すれば、簡単に深層学習を体験・実施することが可能になります。エンジニアリング業務で深層学習を始めるために必要となる基本的な知識から、具体的な事例までをパッケージ化しましたので、プログラムに関する知識が無くても深層学習を体験していただけます。
本コースでは、modeFRONTIERとその機能であるpyCONSOLEを用いて、画像データを入力とした深層学習回帰モデルを作成する方法について解説します。

プログラム・講演内容(予定)

※スケジュールは予告なく変更になる場合がございます。何卒ご了承賜わりますようお願い申し上げます。

Deep RSM Add-on for pyCONSOLE

配布資料

・テキスト　　1冊
・データ 　1式
※データにはPythonインストーラー、サンプルデータ（註1）、本コースで取り扱うpyCONSOLEモジュール（註2）が入っています。pyCONSOLEモジュールには深層学習ライブラリとしてPyTorchを使用しています。
（註1）電磁界解析ソフトウェアJMAGを用いたモータのロータ画像とトルクデータ、流体解析ソフトウェアXfoilを用いた翼形状画像とCD、CLデータ。
（註2）Deep RSM Add-on for pyCONSOLEの1か月ライセンスが付属します。
※テキストはご参加いただいた方へお配りしております。テキストのみの送付は行っておりませんので予めご了承ください。

ご受講にあたって