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【Live配信(リアルタイム配信)】
先端計測と機械学習を融合する
計測インフォマティクスの最新動向・適用事例

~基礎から、動向、アプローチ、計測デバイス・装置開発や実験パラメータ設定などへの適用例まで~

計測技術と機械学習・統計的推定を融合することで、
より高頻度・高精度・高分解能・高信頼な計測や未知の対象の計測などを実現させる「計測インフォマティクス」。
その概要から、最新動向、具体的なアプローチ、研究開発事例までを詳しく解説します。
日時 2020年12月16日(水)  13:00~16:30
会場 Live配信セミナー(リアルタイム配信) ※会社・自宅にいながら学習可能です※  
会場地図
受講料(税込)
各種割引特典
44,000円 ( S&T会員受講料 41,800円 ) S&T会員登録について
定価:本体40,000円+税4,000円
会員:本体38,000円+税3,800円
S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件
2名で44,000円 (2名ともS&T会員登録必須​/1名あたり定価半額22,000円) 
テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合:受講料( 定価:35,200円/S&T会員 33,440円 )

35,200円 ( S&T会員受講料 33,440円 ) 
 定価:本体32,000円+税3,200円
 会員:本体30,400円+税3,040円
1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。
※他の割引は併用できません。
配布資料製本テキスト(開催前日着までを目安に発送)
※セミナー資料はお申し込み時のご住所へ発送させていただきます。
※開催日の4~5日前に発送します。
※開催まで4営業日~前日にお申込みの場合、
 セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
オンライン配信【ZoomによるLive配信】
・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信となります。
・お申し込みの際は、接続確認用URL(https://zoom.us/test)より、接続が可能か等のご確認をお願いします。
 (接続確認の詳細→ https://support.zoom.us/hc/ja/articles/115002262083
・当日のミーティングURL・ID・パスコードは、お申込み受理のご連絡メールに記載しています。
・セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
・開催日時にリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
・タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
備考※資料付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
得られる知識・人工知能でできることの概観
・機械学習の概要と限界
・計測インフォマティクスの概観と展望
・先端計測と情報科学の融合の利点
・先端計測と情報科学の融合の論点
・先端計測と情報科学の融合による具体的成果例
対象・先端計測技術や先端計測機器を駆使する研究者
・センサーメーカー、計測機器・分析機器メーカーの開発技術者・研究者
・先端計測技術や先端計測機器を用いる企業、サービス部門、製造部門の技術者
計測・センシングに係わる方々なら、情報科学や人工知能、機械学習の基礎知識が無くても十分ご理解いただけます。

セミナー講師

大阪大学 産業科学研究所 教授 工学博士 鷲尾 隆 氏
専門:人工知能,機械学習,計測インフォマティクス

【講師詳細はこちら】

セミナー趣旨

 IoT社会の到来を受け,極端な条件下で複雑な過程から成る計測原理を用いる先端計測技術の必要性が増大している。一方,急激な発展を見ている機械学習・統計的推定を含む情報科学は,不完全で複雑な大量情報から高精度・高信頼な推定を行うことに長けている。このような背景から,計測を指向した情報科学的処理と情報科学的処理を指向した計測技術の体系的な融合により,IoT社会のニーズを満たす新たな先端的計測技術を実現する可能性が拓けつつある。
 本講座では,計測を指向した機械学習・統計的推定の研究分野「計測インフォマティクス」の概要,研究論点・アプローチを述べ,さらにそれを情報科学的処理指向の先端的計測デバイス・装置の開発に生かした成果の詳細を,現状の研究動向と共にお話しする。

セミナー講演内容

1.人工知能研究と機械学習技術の概観
 1.1 人工知能研究の分類
 1.2 機械学習が扱う主要問題
 1.3 機械学習手法の多様性
 1.4 機械学習手法の精度と解り易さの関係
 1.5 機械学習手法の複雑さと必要データ量の関係
 1.6 人工知能の限界
  ・自動車の自動運転化は当面どこまで進むか
  ・人の仕事をどこまで置き換えるか

2.計測インフォマティクス研究の背景
 2.1 先端計測技術研究の動向
 2.2 情報科学研究の動向
 2.3 計測インフォマティクスの目標

3.計測インフォマティクスを巡る経緯と状況

4.計測インフォマティクスの研究論点とアプローチ
 4.1 分析のための推定と計測のための推定
 4.2 計測系の効率的較正
 4.3 対象状態逆推定に最適な計測点選択

5.研究開発事例
 5.1 分析のための推定
  ・ナノポアによる超高速極微小細菌・ウイルス種別の分析
  ・細胞蛍光撮影画像の高精度超解像イメージング
 5.2 計測のための推定
  ・細胞蛍光撮影画像からの超高速超解像イメージング
  ・MSSセンサによる超ロバスト嗅覚計測
 5.3 計測系の効率的較正
  ・触媒反応の計測実験系の効率的パラメータ較正

6.計測インフォマティクスの展望

 
□質疑応答□