1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 57,000円(税別)/1口 が格安となります。




『機械学習によるヒューマンエラー予兆検知』 


~人工知能を活用した生産現場のスマートファクトリー化や
 インテリジェント製品の開発に役立てる~


 S190531A


 
 

開催日時:2019年8月29日(木)11:00-17:00

会  場:オーム ビル(千代田区神田錦町3-1)

受 講 料:1人様受講の場合 47,000円[税別]/1名

     1口でお申込の場合 57,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)


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 ***関連セミナー*** 『機械学習とウェアラブルセンサを用いた人間の心理状態の可視化』(2019年7月9日(火))

 

 講 師

 

 梶原祐輔(かじわらゆうすけ) 氏 

  公立小松大学 生産システム科学部 准教授(博士(工学))

 <略歴>   2009年 東京電機大学 理工学部 情報システム工学科 卒業
 2011年 金沢大学大学院 自然科学研究科 電子情報工学専攻 博士課程前期課程 修了
 2013年 金沢大学大学院 自然科学研究科 電子情報科学専攻 博士課程後期課程 修了
 2013年 立命館大学 情報理工学部 助教
 2018年 公立小松大学 生産システム科学部 准教授
  現在に至る
 <研究テーマ>   IoT技術を活用したシステムの研究開発
 <所属学会等>   情報処理学会会員、電気学会会員。
 平成25年~平成26年 情報処理学会 関西支部幹事補佐
 平成27年~平成28年 システム制御情報学会 SCI'16実行委員
 平成28年~平成29年 システム制御情報学会 SCI'17実行委員
 <受賞学術賞>   2016年 International Conference of Universal Researchers SESSION BEST PAPER
 2014年 情報処理学会 情報処理学会優秀論文賞(MBL研究会推薦)
 2013年 金沢大学 金沢大学大学院自然科学科長賞

 セミナーの概要

 

 

 近年の生産現場のIT化を踏まえ,Industry4.0で活用されている技術(クラウドコンピューティング,IoT,人工知能)について説明します。本セミナーでは、まず、ヒューマンエラーはなぜ起こるのか、生産工程におけるヒューマンエラーの現状と対策を説明します。そのうえでこれらを導入し、活用するための留意点について解説するとともに、質疑応答を通して理解を深めます。またシンプルな機械学習パーセプトロンアルゴリズムから始まり、最近話題のディープラーニングまでを具体的な事例、人工知能による心理状態の認識とヒューマンエラー予兆の検知とともに解説し、人工知能に対する理解も深めます。
 本セミナーを受講することで、ヒューマンエラー予兆検知などの人工知能を活用した生産現場のスマートファクトリー化やインテリジェント製品の開発に役立ちます。

 講義項目

 1 生産工程におけるヒューマンエラー

  1.1 Reasonによるヒューマンエラーの分類
   1.1.1 スリップ
   1.1.2 ラプス
   1.1.3 ミステイク
  1.2 SRKモデルに基づく行動の分類
   1.2.1 スキルベース
   1.2.2 ルールベース
   1.2.3 ナレッジベース
  1.3 現状のヒューマンエラー対策
   1.3.1 危険予知トレーニング(KVT)
   1.3.2 人間中心設計
   1.3.3 人間信頼性評価
   1.3.4 安全マネジメント
   1.3.5 レジリエンスエンジニアリング

 2 Society5.0とIndustry4.0

  2.1 クラウドコンピューティング+人工知能+IoT
   2.1.1 クラウドコンピューティングとは
    ①利用形態(Saas,Paas,Iass)
    ②種類(プライベート・パブリック・コミュニティ)
    ③エッジコンピューティング
   2.1.2 Internet of Thingsとは
   ①モノ・コト・ヒトをつなげるIoT
   ②IoT reference model
   ③センサの種類と利用形態
   ④IoTのデータの特徴とフォーマット
  2.1.3 人工知能とは
   ①汎用人工知能と特化人工知能
   ②人工知能の歴史
   ③人工知能に仕事を奪われる?
   ④人工知能の構築方法~パーセプトロンアルゴリズム / ニューラルネットワーク / ディープニューラルネットワーク
 2.2 生産現場への適用
  2.2.1 人工知能によるヒト・モノ・コトのデータを自動収集
   ①ヒトの認識
   ②モノの認識
   ③コトの認識
  2.2.2 ヒト・モノ・コトの流れを可視化
  2.2.3 人工知能でヒト・モノ・コトの流れを分析
  2.2.4 経路や作業の最適化

 3 ヒト・コトの認識

  3.1 ヒトの認識
   3.1.1 生体信号と気象データを用いた近未来の快気分の予測
   3.1.2 腰の動きに基づいた認知負荷の推定
  3.2 コトの認識
   3.2.1 ヒューマンエラー予兆の検知




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