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  ■初級者向けセミナー(無料)
 
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CAE力アップ
 
 
 
 
 
2024年度 6月17日〜8月
 
ー計算力学技術者合格対策ー
  ■1級(固体)合格対策テキスト
 
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 ※【重要】4月3日、Androidバージョンのメンテナンスが終了しました。
   ご登録中のユーザー様は、アプリ情報から更新ボタンのタップして更新後、ご利用が可能です
   iPhone版はメンテナンスに伴うアプリ改修に時間がかかっているため、
   4/22(月)サービス再開予定です
   <詳細>http://www.meshman.jp/AppNotice.html
 ※【重要】スマホアプリ「CAE固体2級合格対策」の使用を一時停止させていただきます
   <メンテナンス期間> 2024年4月1日(月)0:00 - 8日(月)18:00
              メンテナンス作業が終了し次第このサイトにてお知らせし、
              サービスを再開いたします
   ご迷惑をお掛けし申し訳ございません。ご理解ご協力のほどお願い申し上げます

セミナー・展示会・講師派遣
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■ セミナーカレンダー ■ テキスト販売
■ 新着セミナー情報 ■ 講師派遣
■ 常設セミナー ■ 展示会・講演カレンダー 
■ 外部セミナー ■ インサイト・データサイエンスカンファレンス
■ 過去のセミナー   (第1回/第2回/第3回/第4回/第5回)
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■ 新着セミナー情報
   ※日程、会費は変更になる場合があります
※長期の予定はセミナーカレンダーにあります

※ 各テーマ内容と参加に必要な知識は こちら

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■ 4月 13日(土)
  【午前】「異常検知の基礎」
  【午後】「PINNと強化学習の研究動向」 14:00〜16:30, 8.000円
■ 4月 14日(日)
  【午前】「クラスター分析」
  【午後】「自己組織化マップ」
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「ゴールデンウィーク集中勉強会」 4月27日〜5月6日 開催

 4月27日(土)
日程調整中
【午前】DEMと機械学習
   (旧:LIGGGHTS(R)-PUBLICと機械学習) 
【午後】カルマンフィルタ中止
 4月28日(日) 【午前】データ同化初歩の初歩中止
【午後】アンサンブルカルマンフィルタとデータ同化中止
 4月29日(月)
  昭和の日
【午前】粒子フィルタによるデータ同化
【午後】変分法によるデータ同化
 5月3日(金)
  憲法記念日
【午前】ベイズ統計学入門 
【午後】ベイズ統計学2 
 5月4日(土)
  みどりの日
【午前】ベイズ統計学3 
【午後】ベイズ統計学によるデータ分析
 5月5日(日)
  こどもの日
【午前】MCMC1
【午後】階層ベイズ・モデル
 5月6日(月)
  振替休日
【午前】MCMC応用(論文詳細; 橋梁の事例)
【午後】ベイズ最適化 

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勉強会で使用するテキストは、PPTの4スライド1ページのコピー版を無料で事前に郵送します。(新規テーマは開催後郵送)
* フルサイズ簡易製本版を販売しています* 
  勉強会に参加しない方もご購入頂けます
 

 



【参 加 費】各4,000円 (例外有り)
※6月より4,400円に改定します
【開催時間】午前: 9:00-12:30
     午後:14:00-17:30

→【お申込み】
Connpassのサイトを経由ください
尚、同業他社様のご参加はご遠慮いただく場合がございます。お支払いの前にお尋ねください。

(参考) 各テーマ相関図

   

キャンセル時の払い戻し

資料の発送後、またはテキスト印刷済(発送準備後)の場合は、 払い戻しは受けておりません。 開催4日以上前、且つ発送準備完了以前のキャンセルについては 振込手数料を引いた金額を返金致します。









<簡易製本テキスト>
各テーマ:5,000円
※6月より各テーマ5,500円に改定します

12冊セット:60,000円
    →50,000円
18冊セット:90,000円
    →72,000円
27冊セット:135,000円
    →108,000円
 (※消費税、送料込み)

既にご購入の方で買い足しによるセット割引をご希望の方は 【お問い合わせ】 からご相談ください。
→【詳細】
→【お問い合わせ】
インサイトでは、シミュレーションと実験、生産・運用現場での計測の融合を目指して、2018年末よりデータサイエンス勉強会を始め、開催回数230回、参加延べ人数は520名を超えました。
国内学の学会や研究会で収集した最新の情報も交えながら、弊社オリジナルテキストを使用し、分かりやすくご説明します。 少人数の勉強会ですので、こちらから提供した情報や知識について、感じたことをコメントしていただければ幸いです。また、こんな事が出来るといいなと言う意見があれば、是非お聞かせください。
「仕事でデータサイエンスを使っているが、何となく曖昧だったところをはっきりさせたかった。」という動機で参加された方もいらっしゃいます。
皆様のご参加をお待ちしております。
 尚、同業他社様のご参加はご遠慮いただく場合がございます。お支払いの前にお問い合わせください。
*各テーマにおいて各回同内容ですが説明は進化していますので
  再度の参加も歓迎です。
*※印のついていない回は初心者の方も参加できます。
  (参考)
各テーマ相関図
   
テーマ
詳細
参加に必要な知識
ベイズ統計学入門

  • ベイズの理論
  • ベイズの定理
  • 確率変数と確率分布
  • 離散型・連続型
  • ベイズ更新
  • 非ベイズ
  • 頻度主義との比較
  • 適用事例
  • 質疑、討論

 
  ベイズ統計学初歩の初歩(前編)  

日中の参加が難しい方にも是非、ベイズ統計学を学んで頂きたいという思いで 従来3時間半の「ベイズ統計学入門」を 夕方半コース企画では、前半、後半の2回に分け、夕食後の2時間としました。

■内容
レベル1:確率の基礎
レベル2:ベイズの定理
レベル3:基本的な用語
レベル4:ベイズの定理の導出
レベル5:集合で考える
質疑、討論

■特徴
各レベルの構成:理論
↓     実装例
(無いレベル有り)
↓     まとめ
↓     演習
↓     演習解答
・レベル内で情報や知識が完結する
・理論と実装コードとの対応が明確
・各レベルのまとめで情報を再整理
・演習で能動的に理解する
 
  ベイズ統計学初歩の初歩(後編)  

日中の参加が難しい方にも是非、ベイズ統計学を学んで頂きたいという思いで
従来3時間半の「ベイズ統計学入門」を夕方半コース企画では、
前半、後半の2回に分け、夕食後の2時間としました。

■内容 前編の続き
■特徴
各レベルの構成:理論
↓     実装例
(無いレベル有り)
↓     まとめ
↓     演習
↓     演習解答
・レベル内で情報や知識が完結する
・理論と実装コードとの対応が明確
・各レベルのまとめで情報を再整理
・演習で能動的に理解する
 
ベイズ統計学2  

・逆確率(5つのジャンプ)
・ベイズ学習と予測
・グラフィカルモデル
・条件付同時確率
・共役事前分布
・ケーススタディ
・不確実性に基づく意思決定
・事例(論文の背景/
  結論・成果/提案の技術詳細)
・実装方法
・質疑、討論
 「ベイズ統計学入門(旧ベイズ統計学)」に参加、またはベイズ統計学の基礎をご理解の方向け
ベイズ統計学3  

・ベイズ統計学のもやもや感
・ベイズの定理の復習
・ベイズの問題設定の仕方
・ベイズの定理の利点
・ベイズ線形回帰
・ベイズ線形回帰の実装
・ハンズオンベイズ統計
・実装方法
「ベイズ統計学入門(旧ベイズ統計学)」に参加、またはベイズ統計学の基礎をご理解の方向け
ベイズ最適化  

実験する度に今までの実験結果に基づいて“ベイズ的に”次の実験を デザインするのがベイズ最適化です。製造業等、様々な分野で実験の 効率化を図ることが出来ると考えられています。 ガウス過程による回帰を うまく使って、実験計画法における新しい実験候補を探索したり、 回帰モデルやクラス分類モデルのハイパーパラメータ(学習では 求まらないため事前に決めるべきパラメータ)を決定する方法です。 内容は、実験計画法、獲得関数、探索と活用のトレードオフ、ガウス過程など。
「ベイズ統計学入門(旧ベイズ統計学)」に参加、またはベイズ統計学の基礎をご理解の方向け
ベイズ最適化(ハンズオン)  

ベイズ最適化のコードをご自分で動かす事を目標とした会です。
必要に応じて、既に参加頂いた「ベイズ最適化」の復習的な内容を含みます。
環境は、原則Anacondaとします。
個人のITリテラシーの差が有りますので、他の参加者と同期する為、お待たせしたり、見切り発車する事も有り得ますが、予めご了承下さい。
※ 開発環境ツール「PyCharm Community」を使用(開催中にインストール時間を設けます)
過去に「ベイズ最適化」に参加された方向け。テキストはありません。
階層ベイズ・モデル ※2  

背景
論文紹介
階層性の有るデータ
非ベイズ回帰モデル
階層ベイズモデルの概要
標準誤差
t検定
Pythonによる実装
質疑、討論
「ベイズ統計学入門(旧ベイズ統計学)」に参加、またはベイズ統計学の基礎をご理解の方向け
ベイズ統計学によるデータ分析  

1. 事例概要
2. 環境設定
3. ベイズ統計学を学ぶ理由
4. ライブラリ概要
5. 進め方
6. データ
7. 正規分布による推定
8. モデル
9. 事後分布の確認
10. 統計量の評価
11. 事後予測チェック
12. グループ比較
13. ベイズ型階層的線形回帰
14. 製造業への応用について
15. ソースコード
 
ベイズ最適化適用事例  
クラスター分析  

・クラスター分析とは
・分類の必要性・目的
・クラスター分析の方針決定
・分類 階層的手法
   非階層的手法
   ハードクラスタリング
   ソフトクラスタリング
   非類似度
   クラスターの合併方法
・適用事例
・実装方法
 
自己組織化マップ  

・SOM(Self OrganizingMap)概要
・利用の目的
・深層学習におけるデータの選別と分類
・SOMの特徴・理論
・競合学習とは
・SOM生成例、アルゴリズム
・ラベリングとその注意点
・適用事例
・実装方法
 
MCMC1  

・乱数発生アルゴリズムMCMC、その利用目的
・ベイズ更新の復習
・マルコフ連鎖の例
・定常分布(=不変分布)への収束
・マルコフ連鎖の収束条件
・詳細釣り合い条件
・マルコフ連鎖モンテカルロ法
・メトロポリス・ヘイスティング(MH)法
・MH法アルゴリズム
・ハミルトニアン・モンテカルロ法
・独立MH法(ケーススタディ)
・CAEへの適応事例
・実装方法
・質疑、討論
「ベイズ統計学入門(旧ベイズ統計学)」に参加、またはベイズ統計学の基礎をご理解の方向け
MCMC応用(論文詳細;橋梁の事例)  

  • マルコフ連鎖
  • マルコフ連鎖モンテカルロ法
  • メトロポリス・ヘイスティング(MH)法
  • MH法アルゴリズム
  • 独立MH法
  • MCMCの応用:CAEの事例
  •   既存構造物の数値モデルの構造パラメータにおける不確定性の考慮
       加振実験によるデータ取得と分析
       有限要素(FE) モデルの構築
       ベイズ推定とMCMCの利用
       Higdonの同定方法
       代替モデルの構築
       事前分布の設定・推定結果
       不確定性の低減
       事後分布によるモデル更新

 
カルマンフィルタ  

・カルマンフィルタの用途・考え方
・状態空間モデルとは
・観測方程式と状態方程式
・カルマンゲインとその計算方法
・カルマンフィルタをより
 理解する為には
・確率過程と時系列データ
・白色雑音(ホワイトノイズ)と
 ランダムウォーク
・ARモデル・MAモデル・ARMAモデル
・アルゴリズム
・ケーススタディ
・実装方法
・質疑応答
先に「ベイズ統計学入門」への参加をお勧めします。
決定木とランダムフォレスト  

・分類木/回帰木
・アンサンブル学習
・決定木の精度
・目的関数
・分割条件(エントロピー、
  ジニ不純度、分類誤差)
・CAEへの適用事例
  (アイデアの例示のみ)
・実装方法
・質疑、討論
 
データ同化初歩の初歩  

・データ同化とは
・ベイズ統計学の概要
・基本的な用語
・ベイズの定理
・重要な用語
・データ同化の概要
・線形最小分散推定
・状態空間モデル(
・カルマンフィルタ
・統計モデルへの移行
・質疑、討論
 
アンサンブルカルマンフィルタとデータ同化  

・データ同化とは
・ベイズの定理の復習
・データ同化の概要
・線形最小分散推定
・確率分布とデルタ関数
・データ同化とベイズ統計学
・状態空間モデル
・カルマンフィルタ
・拡張カルマンフィルタ
・Enカルマンフィルタ
・ケーススタディとソースコード
・質疑その他
 「ベイズ統計学入門(旧ベイズ統計学)」に参加、またはベイズ統計学の基礎をご理解の方向け
粒子フィルタによるデータ同化  

・レベル1:粒子フィルタとは
・レベル2:粒子フィルタのアルゴリズム概要
・レベル3:粒子フィルタの導出
・レベル4:利点と問題点
・レベル5:実装方法
・レベル6:リサンプリングの実装
ベイズの定理、ベイズ更新、条件付き独立を理解されている方向け
変分法によるデータ同化  

・レベル0:線形最小分散推定(復習)
・レベル1:最尤推定
・レベル2:ベイズ推定からの導出
・レベル3:線形最小分散推定と最尤推定の比較
・レベル4:最適内挿法1
・レベル5:最適内挿法2
・レベル6:最適内挿法演習
 
異常検知の基礎  

・基本的な考え方
・正規分布に従うデータ
・1変数正規分布
・多変量正規分布
・クラスター分析の概要
・ケーススタディ
・実装方法
・質疑、討論
 
スパース・モデリング  

スパースモデリングは、一般的に無駄の多い大量のデータの中から少量の本質的なデータを抽出する技術と言われていますが、ノイズを含む画像からノイズを除去するのにも利用されています。それは正則化と言う技術を利用して実現されます。正則化の中でも特にL1ノルムを使った正則化が注目されており、LASSOと呼ばれております。スパースモデリングの成果は、MRIの画像解析や、ブラックホールの画像の高解像度化で良く知られてます。LASSOは単純に回帰の技術として利用する事も可能です。
 
深層学習1  

・レベル1:パーセプトロン
・レベル2:パーセプトロンから階層型ニューラルネットワークへ
・レベル3:活性化関数
・レベル4:2層NNの実装
・レベル5:学習の枠組み
・CAE事例紹介
・質疑、討論
 
深層学習2  

・「深層学習1」の復習
   誤差低減
   テストデータ
   バッチ学習
   ミニバッチ学習
   オンライン学習
   エポック
   勾配降下法
・レベル6:学習の枠組み2
・レベル7:2層NNの学習の実装
・CAEへの適用事例
・質疑、討論
「深層学習1」に参加、もしくは同等の知識をお持ちの方向け
深層学習3  

・深層学習1で学んだ事
・深層学習2で学んだ事
・レベル8:計算グラフ
・レベル9:活性化関数
・レベル10:Affine層
・レベル11:Softmax-w-Error層
・レベル12:誤差逆伝播法の実装
・レベル13:CAE事例
「深層学習1」「深層学習2」に参加、もしくは同等の知識をお持ちの方向け
(自己符号化器)  

ANN(人工ニューラルネットワーク)の次元削減や生成モデルの概念を理解する上で自己符号化器を学ぶ事は重要です。
又、自己符号化器には、クラス分類を行う場合、生データをその対象とするよりも、次元削減されたデータを用いた方が性能が向上する等と言う利用方法が有ります。
自己符号化器の基礎理論について述べ、零からの実装コードを示す。
 
XGBoostによる回帰分析  

・決定木、分類木、回帰木について(決定木の復習)
・アンサンブル学習(特にブースティング)の概要
・勾配降下法(GBDT)の概念とアルゴリズム
・XGBoostパラメータ
・ケーススタディ 等
「決定木とランダムフォレスト」に参加された方または同等の知識を習得の方向け
ADVENTURE_on_Winを用いたサロゲートモデル作成(XGBoost使用)
(旧:ADVENTURE_on_Windowsを用いた回帰分析)
 

現在日常生活や、報道等で、人工知能とかAIと言う言葉を聞かない日は有りません。
CAE技術者にも、今後はデータ駆動型の技能や知識が求められる事は、時代の趨勢から見て明らかだと言えます。
データ駆動型の技能や知識が求められるとは、CAEを用いたパラメトリックスタディや結果分析等において、機械学習や統計学を活用する事を指します。
未だ、CAE技術者の資格試験の分野として、採用されてはおりませんが、海外では既にUncertainty Quantificationと言う分野がCAEの中で確立されており、Wikipediaの見出し語にもその名が見えます。
本講習会では、CAEの中に機械学習を導入する事の事例をご紹介致します。
CAEソフトとしては、誰でも入手可能なオープンソースソフトである、Adventure_on_Windows( https://adventure.sys.t.u-tokyo.ac.jp/jp/)を使用します。
尚、本講習会は座学のみとさせて頂きます(講師によるデモの紹介は有ります)。
 
サロゲートモデル作成事例  

1. 事例概要
2. 代理モデルの必要性
3. 降着装置の梁モデル
4. 代理モデリングの手順
5. 代理モデリング手法
6. ケーススタディ1
7. ケーススタディ2
8. 考察
9. 結論

 
強化学習入門【new】  

レベル1:強化学習とは
レベル2:スロットマシン問題
レベル3:報酬の期待値
レベル4:行動価値の算出
レベル5:ε-greedy戦略
レベル6:ε-greedy法の統計的特徴
レベル7:非定常問題のε-greedy法
レベル8:マルコフ決定過程
レベル9:MDPの求解
レベル10:MDP計算例
レベル11: CAE適用事例
 
PINNと強化学習の研究動向【new】  

現在CAE界で非常に注目されているPINN(Physics-Informed Neural Network)の発展は凄まじく、強形式、弱形式、エネルギー、ベイズ、逆問題、粒子法等かなりの分野で既に試されています。
その最新動向をー昨年7月に開催されたWCCM2022の論文を中心に最新の動向を調査しました。
(WCCM;World Congress on Computation Mecchanics)
 
Python/Numpy基礎講習会  

現在弊社では、CAE技術者がデータサイエンスを利用することを推進しています。
データサイエンスの処理プログラム言語は現在PythonとRが主流ですが、RからPythonへの移行が予想されます。 データサイエンスのプログラムを組む際に、計算速度の観点やライブラリを利用する為にはNumpyの利用が必須です。この講習会ではPython全般の基礎知識とNumpyに焦点を絞っています。コードを丁寧に説明します。

Python/Numpyについて
Pythonの概要
Numpyの概要
CAEへの適用事例
質疑、討論
 
Pandasコーディング技術  

1.pandasの概要
2.read_csvメソッド
3.eries
4.DataFrame
5.ictionaryの性質
6.DataFrame
7.isnullメソッド
8.fillnaメソッド
9.dropメソッド
10.groupbyメソッド
11.プロットとの組み合わせ
 
DEMと機械学習(旧:LIGGGHTS(R)-PUBLICと機械学習)  

1.LIGGTHTS(R)-PUBLICの概要
2.同実行例動画の紹介
3.同データ作成方法の紹介
4.可視化方法の紹介
5.機械学習との連携
6.質疑討論
 
ColaboratoryでCAE技術者の為の Python/Numpy基礎    

(参考) お勧めの参加順序
     
 ◆ 粒子法プリ・ポスト体験セミナー 開講中!

・ 粒子生成は10億粒子迄対応出来る高性能粒子ジェネレータです。
 (商品名 : Meshman_ ParticleGen_HPC Ver.2.0b)
・ 可視化は、7000万粒子程度がさくさく描画出来る実績のあるビューアです。
 (商品名 : Meshman_ ParticleViewer_HPC Ver.3.0.1b)
いずれもかなり高機能なソフトです。

 “実際にご自分で操作して頂きます。”
・ ご持参のSTLファイルを用いて粒子生成を実際に行う事も可能です。

 
開催日:お問い合わせ下さい

場 所:インサイト本社
(文京区本郷)

受講料: 無料

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 ◆ADVENTURE トレーニング 開講中!
目的:ADVENTUREを用いる解析実務者の育成

1:ADVENTUREの構成と流れを理解。
2:線形弾性及び弾塑性応力解析の一連の流れを単一及び並列計算機で体験。
3:ADVENTURE_iAgentを用いたGUI操作だけでなくコマンドラインによる操作を習得。
4:ADVENTUREの各オプションの違いを理解。
5:スクリプトを利用したADVENTUREの効率的解析の実施を習得。
 

開催日:お問い合わせ下さい

時 間:9:00〜17:00

対 象:研究者・技術者

場 所:インサイト本社または
お客様の事業所

受講料:45,000円(税抜き) +
講師出張及び機材輸送費

 ◆ADVENTURE 無料体験セミナー(不定期開催)開講中!
現在は、ADVENTURE_SolidとADVENTURE_Fluidの2コースを開催しております。

セミナー内容
1:ADVENTUREをとにかく触ってみて、その実力を実体験。
2:ADVENTURE_Solidを用いた弾性解析の一連の流れを体験。
3:ADVENTURE_Fluidを用いた流体解析の一連の流れを体験。
4:ADVENTUREの実務における利用可能性について。
5:希望者には並列計算も体験。
 

開催日:お問い合わせ下さい

時 間:15:00-18:00

対 象:ADVENTUREやCAEに興味のある研究者・技術者

場 所:インサイト本社

受講料:無料

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≪固体力学分野≫



 合格対策講習会用に開発したテキストを基本的に使用します。
 講師: 弊社社長 三好 (日本機械学会計算力学技術者2級の
       付帯技能講習会の講師を初回より2019年迄務める)。
合格対策テキストのみのご購入
   1級 *10版準拠テキスト (簡易製本) 44,000円
*分冊(第一部〜第五部)
 8,800円
  2級  *10版準拠テキスト (簡易製本) 44,000円
*分冊(第一部〜第五部)
11,000円

1級: 11/27(月)、28(火)

2級: 11/30(木)、12/1日(金)

時間:10:00-17:00
(休憩1時間)

受講料:64,950円(税込)
テキスト付

オンライン講習

≪熱流体力学分野≫

(2級) オリジナルテキストを使用、座学や演習を取り混ぜた講習会
   今年度は第一部のみの開催です
   範囲:日本機械学会標準問題集の第1章〜第3章

 

日時:11月4日(土) 10:00-17:00(休憩1h)

講料:42,776円(税込)テキスト付

オンライン講習

≪固体力学分野≫
オリジナルテキストを使用、座学や演習を取り混ぜた講習会

(1級)5日間 (1日6時間+昼食休憩)+ 1日 (予想問題、希望者のみ)
 1日のみの参加の場合はこちらから内容をご確認ください
日程 標準問題集の範囲
第1回 10/ 6(金) ※10/5より変更 1,2章
第2回 10/19(木) 3,4章
第3回 11/ 3(金) 5,6章
第4回 11/10(金) 7-9章
第5回 11/14(火) 10,11章
補 講 11/23(木) (予想問題)

(2級)4日間 (1日6時間+昼食休憩)+ 1日 (予想問題、希望者のみ)
 1日のみの参加の場合はこちらから内容をご確認ください
日程 標準問題集の範囲
第1回 9/29(金) 1-3章
第2回 10/ 9(月) 4-6章
第3回 10/24(火) 7-9章
第4回 11/ 6(月) 10-13章
補 講 11/20(月) (予想問題)
 

時間:10:00-17:00(休憩1h)

受講料:42,776円/日(税込)
 テキスト付

オンライン講習


 忙しいあなたにも!『半日で修了』 『選べる日程』 

この講習会は(社)日本機械学会の計算力学技術者資格認定専門委員会より「公認CAE技能講習会」に認定されています。
受講された方には「修了証」を発行します

 講習会修了者の2つの特典
  1. (社)日本機械学会の 計算力学技術者(CAE技術者)初級の認定を受ける資格を得ます。→申請方法

  2. (社)日本機械学会の 計算力学技術者(2級)(固体力学分野受験必須要件である「ソフトウェア使用経験」として認められます。
    当講習会修了証のコピーを機械学会に提出して下さい。

※修了証は講習会終了後に発行し、レターパックにて郵送します。
※8月28日以降の講習会を申し込まれた方には先に「受講予定証」を
発行します。計算力学技術者2級受験を申し込まれた方は8月22日が
書類受付期限ですが、「受講予定証」で対応可能です。
(受講の申し込みは21日15時まで
 
オンライン開催(Zoom)
Zoomをご使用になれない場合はご相談ください
日程: 2023年
  6月
6月 11日 (日) 午前  
  14日 (水) 午前  
  25日 (日) 午前  
  7月
7月 6日 (木) 午前 定員到達
  8日 (土) 午前  
  9日 (日) 午前  
      午後  
  11日 (火) 午前 (14日開催分を移動)
  21日 (金) 午前 (20日開催分を移動)
  22日 (土) 午前  
  23日 (日) 午前  
      午後  
  27日 (木) 午前  
  30日 (日) 午前  
      午後  
  31日 (月) 午前  
 
  8月
8月 1日 (火) 午後 (7/31より移動)
  3日 (木) 午前  
  7日 (月) 午前  
  8日 (火) 午前  
  10日 (木) 午前  
  12日 (土) 午前  
      午後  
  14日 (月) 午前  
      午後  
  15日 (火) 午前  
      午後  
  16日 (水) 午前  
      午後  
  17日 (木) 午前  
      午後  
  18日 (金) 午前  
      午後  
  20日 (日) 午前  
  21日 (月) 14:30〜18:30
以降、計算力学技術者2級を受験予定
の方には先に受講予定証を発行
  28日 (月) 午前  
      午後  
  29日 (火) 午前  
      午後  
  30日 (水) 午前  
      午後  
  31日 (木) 午前  

午前の回
  接続確認 8:30〜
  講習   9:00-13:00
午後の回
  接続確認 13:30〜
  講習   14:00-18:00

定員:  各回3名

受講料: 平日¥25,950-
    土日¥28,450-

  (税・テキスト代込み)

テキスト: 事前郵送(無料)

 ◆   2022年 "直前"合格対策講習会
<2022年日本機械学会
   計算力学技術者1級・2級 (固体力学分野)"直前"合格対策
 試験日直前の全2日間コース、オンライン開催です。
 合格対策講座用に開発したテキストを基本的に使用します。
 講師の弊社社長三好は、日本機械学会計算力学技術者2級の
 付帯技能講習会の講師を初回より2019年迄務めておりました。
* テキストのみのご購入 
1級/ 2級
*10版準拠テキスト (簡易製本)
44,000円
*各部事分冊
 8,800円

1級:  12/ 1(木)、2(金)

2級:  11/28(月)、29日(火)

時間:10:00-17:00
(休憩1時間)

受講料:64,950円(税込)
テキスト付

オンライン講習

日本機械学会計算力学技術者(固体力学分野)合格対策テキストを用いた講習会を開催します。 試験合格を目指して、座学や演習を取り混ぜた講習です。

(1級)5日間 (1日6時間+昼食休憩)+ 1日 (予想問題、希望者のみ)
 1日のみの参加の場合はこちらから内容をご確認ください
日程 標準問題集の範囲
第1回 10/ 6(木) 1,2章
第2回 10/20(木) 3,4章
第3回 11/ 3(木) 5,6章
第4回 11/10(木) 7-9章
第5回 11/15(火) 10,11章
補 講 11/24(木) (予想問題)
(2級)4日間 (1日6時間+昼食休憩)+ 1日 (予想問題、希望者のみ
 1日のみの参加の場合はこちらから内容をご確認ください
日程 標準問題集の範囲
第1回 9/27(火) 1-3章
第2回 10/11(火) 4-6章
第3回 10/25(火) 7-9章
第4回 11/ 7(月) 10-13章
補 講 11/21(月) (予想問題)

2014年12月開催、直前合格対策講習会の受講者様より
『テキストを買って読むだけでなく、
実際に分からない所を対面で聞かないと駄目なんです。』
      という有り難いお言葉を頂きました。

  ⇒お問い合わせ

 

1級:  10/ 6(木)
10/20(木)
11/ 3(木)
11/10(木)→11/23
11/15(火)
11/24(木) 補講

2級:  9/27(火)
10/11(火)
10/25(火)
11/ 7(月)
11/21(月) 補講

時間:10:00-17:00

受講料:42,776円/日(税込)
 テキスト付

オンライン講習


この講習会は(社)日本機械学会の計算力学技術者資格認定専門委員会より「公認CAE技能講習会」に認定されています。
受講された方には「修了証」を発行します。

 講習会修了者の2つの特典
  1. (社)日本機械学会の 計算力学技術者(CAE 技術者)初級の認定を受ける資格を得ます。→申請方法

  2. (社)日本機械学会の 計算力学技術者(2 級)(固体力学分野)受験に必要な「付帯講習(技能編)」が免除されます 。
    当講習会修了証のコピーを機械学会に提出して下さい。

※修了証は、講習会終了後に即日発行し、レターパックにて郵送します

 

オンライン開催(Zoom)

Zoomをご使用になれない場合はご相談ください
日程: 2022年
  6月〜8月終了分 6月19日(日)定員到達
 6月30日(木)午前(残席1)
 7月 7日(木)定員到達
 7月10日(日)午後(残席1)
 7月14日(木)定員到達
 7月17日(日)午後(残席1)
 7月20日(水)定員到達
 7月24日(日)午後(残席1)
 7月28日(木)定員到達
 7月31日(日) 中止  8月 4日(木)午前(残席1)
 8月 7日(日) 中止
 8月11日(木)定員到達
 8月14日(日)午後
 8月18日(木)午前
 8月20日(土) 中止
追加開催
 8月15日(月)定員到達
       午後
 8月16日(火)午前(残席2)
       午後
 8月17日(水)午前
       午後
 8月19日(金)午前(残席2)
       午後

時間: 講習時間を変更します
   (7月8日改訂)
午前の回
  接続確認 8:30-9:00
  講習   9:00-13:00
午後の回
  接続確認 13:30-14:00
  講習   14:00-18:00

定員:  各回2名/ 8月より各3名

受講料: ¥25,950-

  (税・テキスト代込み)

テキスト: 事前郵送(無料)

 ◆外部セミナー 「製造業で活用するためのベイズ最適化と応用および実装のポイント」(終了しました)

内容:  線形回帰モデル、リッジ回帰モデルの確率モデル化、ガウス過程回帰の予測分布、ベイズ最適化アルゴリズム、パラメータの最適化および実装のポイントと事例

受講料(消費税等込)1名:49,500円
(同時複数名申し込みの場合1名:44,000円 )

https://www.j-techno.co.jp/seminar/seminar-48473/

 

開催日:2022/4/14 (木)

時 間:10:30〜17:30

会 場:オンラインセミナー

主 催:日本テクノセンター

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<年末年始集中勉強会>

※午後の開催時間を変更しました。(旧)14:30〜18:00 → (新)14:00〜17:30

【日 時】 12月29日(水) (13:55集合)14:00-17:30 
【テーマ】「ベイズ統計学入門
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【日 時】 12月30日(木) (13:55集合)14:00-17:30 
【テーマ】「カルマンフィルタ」
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【日 時】 1月2日(日) (13:55集合)14:00-17:30 
【テーマ】「データ同化初歩の初歩」
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【日 時】 1月3日(月) (13:55集合)14:00-17:30 
【テーマ】「アンサンブルカルマンフィルタとデータ同化」
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【日 時】 1月4日(日) (8:55集合)9:00-12:30
【テーマ】 「自己組織化マップ」 

・SOM(Self OrganizingMap)概要
・利用の目的
・深層学習におけるデータの選別と分類
・SOMの特徴・理論
・競合学習とは
・SOM生成例、アルゴリズム
・ラベリングとその注意点
・適用事例
・実装方法

----------------------------------------------------------
【日 時】 1月4日(日) (13:55集合)14:00-17:30 
【テーマ】「異常検知の基礎」 

・基本的な考え方
・正規分布に従うデータ
・1変数正規分布
・多変量正規分布
・クラスター分析の概要
・ケーススタディ
・実装方法
・質疑、討論

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<成人の日集中勉強会>
【日 時】 1月9日(日) (8:55集合)9:00-12:30 
【テーマ】「ベイズ統計学入門」 

  • ベイズの理論
  • ベイズの定理
  • 確率変数と確率分布
  • 離散型・連続型
  • ベイズ更新
  • 非ベイズ
  • 頻度主義との比較
  • 適用事例
  • 質疑、討論

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【日 時】1月9日(日)(13:55集合)14:00-17:30 
【テーマ】「ベイズ統計学2」 

・逆確率(5つのジャンプ)
・ベイズ学習と予測
・グラフィカルモデル
・条件付同時確率
・共役事前分布
・ケーススタディ
・不確実性に基づく意思決定
・事例(論文の背景/
  結論・成果/提案の技術詳細)
・実装方法
・質疑、討論

---------------------------------------------------------
【日 時】 1月10日(月・) (8:55集合)9:00-12:30 
【テーマ】「ベイズ統計学3」 

・ベイズ統計学のもやもや感
・ベイズの定理の復習
・ベイズの問題設定の仕方
・ベイズの定理の利点
・ベイズ線形回帰
・ベイズ線形回帰の実装
・ハンズオンベイズ統計
・実装方法

---------------------------------------------------------
【日 時】 1月10日(月・)(13:55集合)14:00-17:30 
【テーマ】「MCMC応用」
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【日 時】 1月16日(日)(8:55集合)9:00-12:30 
【テーマ】「ベイズ最適化(ハンズオン)」 

ベイズ最適化のコードをご自分で動かす事を目標とした会です。
必要に応じて、既に参加頂いた「ベイズ最適化」の復習的な内容を含みます。
環境は、原則Anacondaとします。
個人のITリテラシーの差が有りますので、他の参加者と同期する為、お待たせしたり、見切り発車する事も有り得ますが、予めご了承下さい。
※ 開発環境ツール「PyCharm Community」を使用(開催中にインストール時間を設けます)


 テキストはありません。
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【日 時】 1月30日()(8:55集合)9:00-12:30 
【テーマ】「Python/Numpy基礎講習会」
----------------------------------------------------------
【日 時】 1月30日()(13:55集合)14:00-17:30 
【テーマ】「CAE技術者の為のPandasコーディング技術」

Pythonのうちpandasコーディング手法を紹介します。
・pandasの概要
・read_csvメソッド
・DataFrame
・Series
・Dictionaryの性質
・isnullメソッド
・fillnaメソッド
・dropメソッド
・groupbyメソッド
・プロットとの組み合わせ

----------------------------------------------------------
【日 時】 2月6日() (8:55集合)9:00-12:30 
【テーマ】「ベイズ統計学2」
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<建国記念の日集中勉強会>
【日 時】 2月11日(金・) (8:55集合)9:00-12:30 
【テーマ】「深層学習1」 

・レベル1:パーセプトロン
・レベル2:パーセプトロンから階層型ニューラルネットワークへ
・レベル3:活性化関数
・レベル4:2層NNの実装
・レベル5:学習の枠組み
・CAE事例紹介
・質疑、討論

----------------------------------------------------------
【日 時】 2月11日(金・)(13:55集合)14:00-17:30 
【テーマ】「深層学習2」  

・「深層学習1」の復習
   誤差低減
   テストデータ
   バッチ学習
   ミニバッチ学習
   オンライン学習
   エポック
   勾配降下法
・レベル6:学習の枠組み2
・レベル7:2層NNの学習の実装
・CAEへの適用事例
・質疑、討論

----------------------------------------------------------
【日 時】 2月12日(土) (8:55集合)9:00-12:30 
【テーマ】「深層学習3」 

・深層学習1で学んだ事
・深層学習2で学んだ事
・レベル8:計算グラフ
・レベル9:活性化関数
・レベル10:Affine層
・レベル11:Softmax-w-Error層
・レベル12:誤差逆伝播法の実装
・レベル13:CAE事例

【参 加 費】  4,000円
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【日 時】 2月13日(日) (8:55集合)9:00-12:30 
【テーマ】「ADVENTURE_on_Winを用いた回帰分析」(変更) 

現在日常生活や、報道等で、人工知能とかAIと言う言葉を聞かない日は有りません。
CAE技術者にも、今後はデータ駆動型の技能や知識が求められる事は、時代の趨勢から見て明らかだと言えます。
データ駆動型の技能や知識が求められるとは、CAEを用いたパラメトリックスタディや結果分析等において、機械学習や統計学を活用する事を指します。
未だ、CAE技術者の資格試験の分野として、採用されてはおりませんが、海外では既にUncertainty Quantificationと言う分野がCAEの中で確立されており、Wikipediaの見出し語にもその名が見えます。
本講習会では、CAEの中に機械学習を導入する事の事例をご紹介致します。
CAEソフトとしては、誰でも入手可能なオープンソースソフトである、Adventure_on_Windows( https://adventure.sys.t.u-tokyo.ac.jp/jp/)を使用します。
尚、本講習会は座学のみとさせて頂きます(講師によるデモの紹介は有ります)。

     (「決定木とランダムフォレスト」は4月30日開催)

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【日 時】 2月23日(水・) (8:55集合)9:00-12:30 
【テーマ】「クラスター分析」 

・クラスター分析とは
・分類の必要性・目的
・クラスター分析の方針決定
・分類 階層的手法
   非階層的手法
   ハードクラスタリング
   ソフトクラスタリング
   非類似度
   クラスターの合併方法
・適用事例
・実装方法

【参 加 費】  4,000円
----------------------------------------------------------
【日 時】 2月23日(水・)(13:55集合)14:00-17:30 
【テーマ】「自己組織化マップ」 

・SOM(Self OrganizingMap)概要
・利用の目的
・深層学習におけるデータの選別と分類
・SOMの特徴・理論
・競合学習とは
・SOM生成例、アルゴリズム
・ラベリングとその注意点
・適用事例
・実装方法

【参 加 費】  4,000円
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<春分の日集中勉強会>
【日 時】 3月18日(金)  
【午 前】「カルマンフィルタ」 

・カルマンフィルタの用途・考え方
・状態空間モデルとは
・観測方程式と状態方程式
・カルマンゲインとその計算方法
・カルマンフィルタをより
 理解する為には
・確率過程と時系列データ
・白色雑音(ホワイトノイズ)と
 ランダムウォーク
・ARモデル・MAモデル・ARMAモデル
・アルゴリズム
・ケーススタディ
・実装方法
・質疑応答

【午 後】「アンサンブルカルマンフィルタとデータ同化」 

・データ同化とは
・ベイズの定理の復習
・データ同化の概要
・線形最小分散推定
・確率分布とデルタ関数
・データ同化とベイズ統計学
・状態空間モデル
・カルマンフィルタ
・拡張カルマンフィルタ
・Enカルマンフィルタ
・ケーススタディとソースコード
・質疑その他

----------------------------------------------------------
【日 時】 3月20日( 
【午 前】「階層ベイズ・モデル」 

背景
論文紹介
階層性の有るデータ
非ベイズ回帰モデル
階層ベイズモデルの概要
標準誤差
t検定
Pythonによる実装
質疑、討論

【午 後】「MCMC1」 

・乱数発生アルゴリズムMCMC、その利用目的
・ベイズ更新の復習
・マルコフ連鎖の例
・定常分布(=不変分布)への収束
・マルコフ連鎖の収束条件
・詳細釣り合い条件
・マルコフ連鎖モンテカルロ法
・メトロポリス・ヘイスティング(MH)法
・MH法アルゴリズム
・ハミルトニアン・モンテカルロ法
・独立MH法(ケーススタディ)
・CAEへの適応事例
・実装方法
・質疑、討論

----------------------------------------------------------
【日 時】 3月21日( 
【午 前】「異常検知の基礎」 

・基本的な考え方
・正規分布に従うデータ
・1変数正規分布
・多変量正規分布
・クラスター分析の概要
・ケーススタディ
・実装方法
・質疑、討論

【午 後】「スパースモデリング」 

スパースモデリングは、一般的に無駄の多い大量のデータの中から少量の本質的なデータを抽出する技術と言われていますが、ノイズを含む画像からノイズを除去するのにも利用されています。それは正則化と言う技術を利用して実現されます。正則化の中でも特にL1ノルムを使った正則化が注目されており、LASSOと呼ばれております。スパースモデリングの成果は、MRIの画像解析や、ブラックホールの画像の高解像度化で良く知られてます。LASSOは単純に回帰の技術として利用する事も可能です。
----------------------------------------------------------
【日 時】 4月10日( 
【午 前】「粒子フィルタによるデータ同化」
【午 後】「変分法によるデータ同化」
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<ゴールデンウィーク集中勉強会>
【日 時】 4月29日( 
【午 前】「ベイズ統計学入門」
【午 後】「ベイズ最適化」 
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【日 時】 4月30日( 
【午 前】「決定木とランダムフォレスト」
【午 後】「XGBoostによる回帰分析」
----------------------------------------------------------
【日 時】 5月1日( 
【午 前】「ADVENTURE_on_Winを用いたサロゲートモデル作成
(旧:ADVENTURE_on_Windowsを用いた回帰分析) 」

【午 後】「サロゲートモデル作成事例
----------------------------------------------------------
【日 時】 5月3日( 
【午 前】「カルマンフィルタ」
【午 後】「LIGGGHTS(R)-PUBLICと機械学習」 
----------------------------------------------------------
【日 時】 5月4日( 
【午 前】「ベイズ統計学2」
【午 後】「ベイズ統計学3」
----------------------------------------------------------
【日 時】 5月5日( 
【午 前】「階層ベイズ・モデル」
【午 後】「ベイズ統計学によるデータ分析」
----------------------------------------------------------
【日 時】 5月22日( 
【午 前】「データ同化初歩の初歩」
【午 後】「ベイズ最適化」 
----------------------------------------------------------
【日 時】 6月11日( 
【午 前】「階層ベイズ・モデル」
----------------------------------------------------------
【日 時】 6月12日( → 延期 
【午 前】「PyTorch入門」【new】
----------------------------------------------------------
■  6月18日()【午前】「ベイズ統計学によるデータ分析」
----------------------------------------------------------
■  7月10日()【午前】「データ同化初歩の初歩」
----------------------------------------------------------
■  7月17日()【午前】「アンサンブルカルマンフィルタアンサンブルカルマンフィルタアンサンブルカルマンフィルタとデータ同化」
----------------------------------------------------------
■  7月18日()【午前】「自己符号化器」 延期 ----------------------------------------------------------
■  7月24日()【午前】「粒子フィルタによるデータ同化」
----------------------------------------------------------
■  9月23日(金)【午前】「XGBoostによる回帰分析」
----------------------------------------------------------
■  9月29日(木)【午前】「ベイズ最適化」
----------------------------------------------------------
■  10月9日(日)【午前】「深層学習1」
----------------------------------------------------------
■  10月10日(月)【午前】「ADVENTURE_on_Winを用いたサロゲートモデル作成(XGBoost使用)」
----------------------------------------------------------
■  10月16日(日)【午前】「[深層学習2」
----------------------------------------------------------
■  11月6日(日)【午前】 「階層ベイズ・モデル」
    ----------------------------------------------------------
■  12月4日(日)【午前】 「サロゲート・モデル作成事例」
    ----------------------------------------------------------
■  2月11日(土)【午前】 「アンサンブルカルマンフィルタとデータ同化」
----------------------------------------------------------
■  2月12日(日)【午前】 「粒子フィルタによるデータ同化」
----------------------------------------------------------
■  2月19日(日)【午前】 「強化学習入門」
----------------------------------------------------------
■  2月23日(木/祝)【午前】「異常検知の基礎」
----------------------------------------------------------
   

【参 加 費】  4,000円

→【問い合わせ】

→【お申込み】Connpassのサイト
      よりご登録ください

※資料郵送のためお申込みは
 開催日4日前迄


【参加までの流れ】
【お申込み】(Connpassサイト)
 必要な情報をインサイトへ送信
 ↓
・資料送付
・ (Zoomを初めてご使用の方のみ
 接続確認)
 ↓
・開催30分前までにZoomミーティングへの招待メールをConnpassメールで送付致します。
 定刻に開始の為、5分前までに未接続の場合は確認の為、お電話を差し上げます。

※弊社より返信がない場合、
 迷惑メールフォルダを
 ご確認ください

テキストは、PPTの4スライド
 1ページのコピー版を無料で
 事前に郵送します。
*フルサイズ簡易製本版(有料)
こちらから
サンプル画像

<2021年日本機械学会
   計算力学技術者1級・2級 (固体力学分野)"直前"合格対策


<試験日直前の全2日間コース、オンライン開催です>

 合格対策講座用に開発したテキストを基本的に使用致します。
 講師は、弊社社長三好が務めます。
 三好は、日本機械学会計算力学技術者2級の
 付帯技能講習会の講師を初回より務めております。

<  テキストのみの購入はこちら

2014年12月開催、直前合格対策講習会の受講者様より
『テキストを買って読むだけでなく、

実際に分からない所を対面で聞かないと駄目なんです。』
という有り難いお言葉を頂きました。

  ⇒お問い合わせ

 

1級:  12/ 9(木)、10(金)

2級:  12/ 3(金)、6(月)7日(火) に変更

時間:10:00-17:00

(休憩1時間)

受講料:64,950円(税込)

テキスト付

オンライン講習

日本機械学会計算力学技術者(固体力学分野)合格対策テキストを用いた講習会を開催します。
試験合格を目指して、座学や演習を取り混ぜた講習です。

(1級)
5日間 (1日6時間+昼食休憩)+ 1日 (予想問題、希望者のみ)
1日のみの参加の場合はこちらから内容をご確認ください
日程 標準問題集の範囲
第1回 10/ 7(木) 1,2章
第2回 10/21(木) 3,4章
第3回 11/ 4(木) 5,6章
第4回 11/12(金) 7-9章
第5回 11/12(金) 10,11章
補 講 11/25(木) (予想問題)
(2級)
4日間 (1日6時間+昼食休憩)+ 1日 (予想問題、希望者のみ)
1日のみの参加の場合はこちらから内容をご確認ください
日程 標準問題集の範囲
第1回 9/28(火) 1-3章
第2回 10/14(木) 4-6章
第3回 10/28(木) 7-9章
第4回 11/ 9(火) 10-13章
補 講 11/16(火) (予想問題)

<  テキストのみの購入はこちら

2014年12月開催、直前合格対策講習会の受講者様より

『テキストを買って読むだけでなく、
実際に分からない所を対面で聞かないと駄目なんです。』
という有り難いお言葉を頂きました。

  ⇒お問い合わせ

 

1級:  10/ 7(木) 10/21(木)
11/ 4(木)
11/12(金)
11/18(木)
11/25(木) 補講

2級:   9/28(火)
10/19(火)
10/28(木)
11/ 9(火)
11/16(火) 補講

時間:10:00-17:00

受講料:42,776円/日

オンライン講習


この講習会は(社)日本機械学会の計算力学技術者資格認定専門委員会より同会が提供する付帯講習(技能編)の代替講習会として公認されています。
受講された方には「修了証」を発行します。

 講習会修了者の2つの特典
  1. (社)日本機械学会の 計算力学技術者(CAE 技術者)初級の認定を受ける資格を得ます。→申請方法

  2. (社)日本機械学会の 計算力学技術者(2 級)(固体力学分野受験に必要な「付帯講習(技能編)」が免除されます 。
    当講習会修了証のコピーを機械学会に提出して下さい。
※事前に接続確認会を実施しますので、ご了承ください。
 同時参加者人数によって、接続確認の内容は異なります。
※閲覧用ディスプレイには、画面解像度 横1920ドット以上が必要となります。
 自身の操作をすると同時に、Zoom会議で共有される講師の操作状況を見る際、十分な大きさの表示領域が必要な為。
(但し、第2ディスプレイが有れば、1280ドットで十分です。2個目のディスプレイを用意されると運用が非常に楽になります。)
 

オンライン開催(Zoom)
Zoomをご使用になれない場合はご相談ください

日程: 2021年6月28日(月)
午前:定員1名
午後:定員到達


   7月16日(金)午後
      →定員到達
   7月19日(月)午後
   7月26日(月)午後
   7月28日(水)午後
   8月 6日(金)午後
       →残席1
   8月17日(火)午後
      →定員到達

時間:  午前の回  9:00-13:00
午後の回 13:30-18:00

定員:  各回2名

受講料: ¥25,950- (税込み)

日本機械学会計算力学技術者(固体力学分野)対策テキストいた講習会を開催します。
試験合格を目指して、座学や演習を取り混ぜた講習です。
学習したいポイント1日のみの参加も可能です。お問合せください。

(2級)
4日間 (1日6時間+昼食休憩)+ 1日 (予想問題、希望者のみ)

  テキストのみの購入はこちら

2014年12月開催、直前合格対策講習会の受講者様より
『テキストを買って読むだけでなく、
実際に分からない所を対面で聞かないと駄目なんです。』
という有り難いお言葉を頂きました。

  ⇒お問い合わせ

 

2級: 10/16(金)
11/20(金)
12/ 4 → 12/19(土)
1/10(日)
2/28(日) 補講

時間:10:00-17:00

受講料:42,776円/日

オンライン講習

定員:3名


【日 時】 9月18日(金)10:00-17:30 (12~13時休憩) (集合9:55) 
【参加費】10,000円(1台のパソコンから複数名の参加は出来ません)
【内 容】 CAEは、解析結果の処理の例題を提供します。
    機械学習は少ししか出て来ません。
    飽く迄、CAEや機械学習を意識した基礎です。
    (1)Pythonの基礎
    (2)Numpyの基礎
    (3)Pandasの基礎
【実施方法】(1)座学
    (2)ハンズオン(実際にサンプルコードを実行して頂きます)
     応用の時間については流動的であるとご理解下さい。
    (3)サンプルコードの配布方法:インサイトのサイトからの
     ダウンロード
    (4)教材配布方法:オンライン(Google Drive)で共有
【参加条件】 Pythonのコーディングに自信の無い方。
     自前のGoogleアカウントをお持ちで、Colaboratoryへの
     ログインに一度でも成功した方
     Pythonに十分に慣れており、CAEや機械学習の部分だけ
     習いたい方には不向きです。
 
 ◆ <オンライン開催> CAE技術者の為のデータサイエンス勉強会(終了しました)
データサイエンス勉強会をZoomで開催致します。
  各テーマの概要は、こちらを参照
  6月まではオンサイト開催からオンラインへ変更のため参加費は据え置きの参加費2000円の募集を、7月よりオンライン開催の通常の勉強会は新テーマを除き4000円とさせて頂きます。 -----------------------------------------------------------
<お盆集中勉強会>
【日 時】 8月12日(水) (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「クラスター分析」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 8月12日(水) (14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「異常検知の基礎」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 8月13日(木) (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「スパースモデリング」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 8月13日(木) (14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「カルマンフィルタ」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 8月14日(金) (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「深層学習1」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 8月14日(金) (14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「深層学習2」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 8月19日 (水) (14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「ADVENTURE_on_Winを用いたサロゲートモデル作成
(旧:ADVENTURE_on_Windowsを用いた回帰分析)」
【参 加 費】  4,000円 【定 員】10名
-----------------------------------------------------------
<秋の連休集中勉強会>
【日 時】 9月19日(土) (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「Python/Numpy基礎講習会」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 9月19日(土)(14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「CAE技術者の為のPandasコーディング技術」 【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 9月20日(日) (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「カルマンフィルタ」 【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 9月20日(日)(14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「データ同化初歩の初歩」 【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 9月23日(水) (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「深層学習1」
-----------------------------------------------------------
【日 時】 9月23日(水)(14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「アンサンブルカルマンフィルタとデータ同化」
-----------------------------------------------------------
【日 時】 9月24日(木) (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】過去のレビュー」
-----------------------------------------------------------
【日 時】 9月24日(木)(14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「深層学習2」
-----------------------------------------------------------
<夕方・半コース>
【日 時】 9月25日(金) (18:55集合) 19:00-21:00
【テーマ】「ベイズ統計学初歩の初歩(後編)」
【参 加 費】 2,000円
*資料は後日配布致します。
-----------------------------------------------------------
【日 時】 9月30日(水)(9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「Pandasコーディング技術」
-----------------------------------------------------------
【日 時】 9月30日(水)(14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「ベイズ統計学3」
-----------------------------------------------------------
<夕方・半コース>
【日 時】10月2日(金) (18:55集合) 19:00-21:00
【テーマ】「ベイズ統計学初歩の初歩(前編)」
-----------------------------------------------------------
【日 時】 10月12日(月)(9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「深層学習2」
----------------------------------------------------------
【日 時】 10月12日(月)(14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「深層学習3」
【参 加 費】1,000円 (資料は勉強会終了後に郵送)
【内 容】誤差逆伝播法を主に扱う予定です
-----------------------------------------------------------
<夕方・半コース>
【日 時】 10月14日(水) 19:00-21:00「ベイズ統計学初歩の初歩(後編)」
【参 加 費】  2,000円

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【日 時】 10月20日(火) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩)「決定木とランダムフォレスト」
-----------------------------------------------------------
【日 時】 10月20日(火)14:30-18:00「XGBoostによる回帰分析」
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【日 時】 10月21日(水) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩「過去のレビュー」
-----------------------------------------------------------
【日 時】 10月21日(金)14:30-18:00「粒子フィルタによるデータ同化」
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<連休集中勉強会>
【日 時】 11月21日(土)(9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「深層学習1」 

・レベル1:パーセプトロン
・レベル2:パーセプトロンから階層型ニューラルネットワークへ
・レベル3:活性化関数
・レベル4:2層NNの実装
・レベル5:学習の枠組み
・CAE事例紹介
・質疑、討論

-----------------------------------------------------------
【日 時】 11月21日(土)14:30-18:00「深層学習2」
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【日 時】 11月22日(日) 9:40-14:10「深層学習3」
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【日 時】 11月22日(日)14:30-18:00「異常検知の基礎」
-----------------------------------------------------------
【日 時】 11月25日(水)午前「スパースモデリング」
-----------------------------------------------------------
【日 時】 11月25日(水)午後「サロゲートモデル作成事例」

【参 加 費】 1,000円  (資料は勉強会終了後に郵送)
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【日 時】 3月4日(木) 9:40-14:10「Python/Numpy基礎講習会」
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【日 時】 3月5日(金) 9:40-14:10「ベイズ最適化」
-----------------------------------------------------------
【日 時】 3月5日(金)14:30-18:00「サロゲートモデル作成事例」
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<夕方・半コース>
【日 時】3月10日(水) 19:00-21:00「ベイズ統計学初歩の初歩(前編)」

【参 加 費】 2,000円
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■】3月12日(金) 9:40-14:10「ベイズ統計学入門」
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■ 3月12日(金) 14:40-18:10「ベイズ統計学2」
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<春分の日集中勉強会>
■ 3月20日(土)  9:40-14:10「Python/Numpy基礎講習会」
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■ 3月20日(土)14:30-18:00「Pandasコーディング技術」
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■ 3月21日(日)14:30-18:00「LIGGGHTS-PUBLIC(R)と機械学習)」
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■ 月26日(金) 9:40-14:10「決定木とランダムフォレスト」 -----------------------------------------------------------
■3月26日(金)14:30-18:00「XGBoostによる回帰分析」
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<夕方・半コース>
■4月7日(水) 19:00-21:00「階層ベイズ・モデル(前編)」
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<夕方・半コース>
■4月14日(水) 19:00-21:00「階層ベイズ・モデル(後編)」
【参 加 費】 2,000円
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■4月16日(金) 9:40-14:10「Python/Numpy基礎講習会」
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■4月23日(金) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩)「異常検知の基礎」
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■4月23日(金)14:30-18:00「スパースモデリング」
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<GW集中勉強会>
■4月29日(木)■ 9:40-14:10「Python/Numpy基礎講習会」
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■4月29日(木)14:30-18:00「ADVENTURE_on_Winを用いたサロゲートモデル作成
(旧:ADVENTURE_on_Windowsを用いた回帰分析)」 

現在日常生活や、報道等で、人工知能とかAIと言う言葉を聞かない日は有りません。
CAE技術者にも、今後はデータ駆動型の技能や知識が求められる事は、時代の趨勢から見て明らかだと言えます。
データ駆動型の技能や知識が求められるとは、CAEを用いたパラメトリックスタディや結果分析等において、機械学習や統計学を活用する事を指します。
未だ、CAE技術者の資格試験の分野として、採用されてはおりませんが、海外では既にUncertaint--uantificationと言う分野がCAEの中で確立されており、Wikipediaの見出し語にもその名が見えます。
本講習会では、CAEの中に機械学習を導入する事の事例をご紹介致します。
CAEソフトとしては、誰でも入手可能なオープンソースソフトである、Adventure_on_Windows( https://adventure.sys.t.u-tokyo.ac.jp/jp/)を使用します。
尚、本講習会は座学のみとさせて頂きます(講師によるデモの紹介は有ります)。

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■5月1日(土) 9:40-14:10「深層学習1」

・レベル1:パーセプトロン
・レベル2:パーセプトロンから階層型ニューラルネットワークへ
・レベル3:活性化関数
・レベル4:2層NNの実装
・レベル5:学習の枠組み
・CAE事例紹介
・質疑、討論

-----------------------------------------------------------
■5月1日(土)14:30-18:00「深層学習2」

・「深層学習1」の復習
   誤差低減
   テストデータ
   バッチ学習
   ミニバッチ学習
   オンライン学習
   エポック
   勾配降下法
・レベル6:学習の枠組み2
・レベル7:2層NNの学習の実装
・CAEへの適用事例
・質疑、討論

-----------------------------------------------------------
■5月2日(日) 9:40-14:10「ベイズ統計学入門」

  • ベイズの理論
  • ベイズの定理
  • 確率変数と確率分布
  • 離散型・連続型
  • ベイズ更新
  • 非ベイズ
  • 頻度主義との比較
  • 適用事例
  • 質疑、討論


-----------------------------------------------------------
■5月2日(日)14:30-18:00「ベイズ統計学2」

・逆確率(5つのジャンプ)
・ベイズ学習と予測
・グラフィカルモデル
・条件付同時確率
・共役事前分布
・ケーススタディ
・不確実性に基づく意思決定
・事例(論文の背景/
  結論・成果/提案の技術詳細)
・実装方法
・質疑、討論

-----------------------------------------------------------
■5月3日(月) 9:40-14:10「MCMC1」

・乱数発生アルゴリズムMCMC、その利用目的
・ベイズ更新の復習
・マルコフ連鎖の例
・定常分布(=不変分布)への収束
・マルコフ連鎖の収束条件
・詳細釣り合い条件
・マルコフ連鎖モンテカルロ法
・メトロポリス・ヘイスティング(MH)法
・MH法アルゴリズム
・ハミルトニアン・モンテカルロ法
・独立MH法(ケーススタディ)
・CAEへの適応事例
・実装方法
・質疑、討論

-----------------------------------------------------------
■5月3日(月)14:30-18:00「ベイズ最適化」

実験する度に今までの実験結果に基づいて“ベイズ的に”次の実験を デザインするのがベイズ最適化です。製造業等、様々な分野で実験の 効率化を図ることが出来ると考えられています。 ガウス過程による回帰を うまく使って、実験計画法における新しい実験候補を探索したり、 回帰モデルやクラス分類モデルのハイパーパラメータ(学習では 求まらないため事前に決めるべきパラメータ)を決定する方法です。 内容は、実験計画法、獲得関数、探索と活用のトレードオフ、ガウス過程など。

-----------------------------------------------------------
■5月4日(火)  9:40-14:10「カルマンフィルタ」

・カルマンフィルタの用途・考え方
・状態空間モデルとは
・観測方程式と状態方程式
・カルマンゲインとその計算方法
・カルマンフィルタをより
 理解する為には
・確率過程と時系列データ
・白色雑音(ホワイトノイズ)と
 ランダムウォーク
・ARモデル・MAモデル・ARMAモデル
・アルゴリズム
・ケーススタディ
・実装方法
・質疑応答

-----------------------------------------------------------
■5月4日(火)14:30-18:00「データ同化初歩の初歩」

・データ同化とは
・ベイズ統計学の概要
・基本的な用語
・ベイズの定理
・重要な用語
・データ同化の概要
・線形最小分散推定
・状態空間モデル(
・カルマンフィルタ
・統計モデルへの移行
・質疑、討論

-----------------------------------------------------------
■5月5日(水)  9:40-14:10「アンサンブルカルマンフィルタとデータ同化」

・データ同化とは
・ベイズの定理の復習
・データ同化の概要
・線形最小分散推定
・確率分布とデルタ関数
・データ同化とベイズ統計学
・状態空間モデル
・カルマンフィルタ
・拡張カルマンフィルタ
・Enカルマンフィルタ
・ケーススタディとソースコード
・質疑その他

-----------------------------------------------------------
■5月5日(水)14:30-18:00「粒子フィルタによるデータ同化」
-----------------------------------------------------------
<夕方・半コース>
■5月12日(水)  19:00-21:00「変分法によるデータ同化(前編)」
【参 加 費】 2,000円
-----------------------------------------------------------
<夕方・半コース>
■5月18日(火) 19:00-21:00「変分法によるデータ同化(後編)」
【参 加 費】 2,000円
-----------------------------------------------------------
■5月20日(木)14:30-18:00「ベイズ統計学によるデータ分析」
【参 加 費】  1,000円 (資料は勉強会終了後に郵送)
-----------------------------------------------------------
■5月21日(金)14:30-18:00「ベイズ統計学2」

・逆確率(5つのジャンプ)
・ベイズ学習と予測
・グラフィカルモデル
・条件付同時確率
・共役事前分布
・ケーススタディ
・不確実性に基づく意思決定
・事例(論文の背景/
  結論・成果/提案の技術詳細)
・実装方法
・質疑、討論

-----------------------------------------------------------
<夕方・半コース>
■6月9日(水)  19:00-21:00「Python/Numpy基礎講習会(前編)」

現在弊社では、CAE技術者がデータサイエンスを利用することを推進しております。
データサイエンスの処理プログラム言語は現在PythonとRが主流ですが、RからPythonへの移行が予想されます。 データサイエンスのプログラムを組む際に、計算速度の観点やライブラリを利用する為にはNumpyの利用が必須です。この講習会ではPython全般の基礎知識とNumpyに焦点を絞っています。コードを丁寧に説明します。

Python/Numpyについて
Pythonの概要
Numpyの概要
CAEへの適用事例
質疑、討論

【参 加 費】 2,000円
-----------------------------------------------------------
■6月11日(金)9:40-18:00「MCMC応用」(論文詳細;橋梁の事例)
【参 加 費】  8,000円
-----------------------------------------------------------
<夕方・半コース>
■6月16日(水)19:00-21:00「Python/Numpy基礎講習会(後編)」

現在弊社では、CAE技術者がデータサイエンスを利用することを推進しております。
データサイエンスの処理プログラム言語は現在PythonとRが主流ですが、RからPythonへの移行が予想されます。 データサイエンスのプログラムを組む際に、計算速度の観点やライブラリを利用する為にはNumpyの利用が必須です。この講習会ではPython全般の基礎知識とNumpyに焦点を絞っています。コードを丁寧に説明します。

Python/Numpyについて
Pythonの概要
Numpyの概要
CAEへの適用事例
質疑、討論

【参 加 費】 2,000円
-----------------------------------------------------------
■6月18日(金) 9:40-14:10「クラスター分析」

・クラスター分析とは
・分類の必要性・目的
・クラスター分析の方針決定
・分類 階層的手法
   非階層的手法
   ハードクラスタリング
   ソフトクラスタリング
   非類似度
   クラスターの合併方法
・適用事例
・実装方法

-----------------------------------------------------------
■6月18日(金)14:30-18:00「自己組織化マップ」

・SOM(Self OrganizingMap)概要
・利用の目的
・深層学習におけるデータの選別と分類
・SOMの特徴・理論
・競合学習とは
・SOM生成例、アルゴリズム
・ラベリングとその注意点
・適用事例
・実装方法

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■6月25日(金) 9:40-14:10「深層学習1」

・レベル1:パーセプトロン
・レベル2:パーセプトロンから階層型ニューラルネットワークへ
・レベル3:活性化関数
・レベル4:2層NNの実装
・レベル5:学習の枠組み
・CAE事例紹介
・質疑、討論

-----------------------------------------------------------
■6月25日(金)14:30-18:00「深層学習2」

・「深層学習1」の復習
   誤差低減
   テストデータ
   バッチ学習
   ミニバッチ学習
   オンライン学習
   エポック
   勾配降下法
・レベル6:学習の枠組み2
・レベル7:2層NNの学習の実装
・CAEへの適用事例
・質疑、討論

-----------------------------------------------------------
■7月2日(金)14:30-18:00「ベイズ統計学入門」

  • ベイズの理論
  • ベイズの定理
  • 確率変数と確率分布
  • 離散型・連続型
  • ベイズ更新
  • 非ベイズ
  • 頻度主義との比較
  • 適用事例
  • 質疑、討論

-----------------------------------------------------------
■7月7日(水))14:30-18:00「ベイズ最適化」

実験する度に今までの実験結果に基づいて“ベイズ的に”次の実験を デザインするのがベイズ最適化です。製造業等、様々な分野で実験の 効率化を図ることが出来ると考えられています。 ガウス過程による回帰を うまく使って、実験計画法における新しい実験候補を探索したり、 回帰モデルやクラス分類モデルのハイパーパラメータ(学習では 求まらないため事前に決めるべきパラメータ)を決定する方法です。 内容は、実験計画法、獲得関数、探索と活用のトレードオフ、ガウス過程など。

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■7月15日(木)14:30-18:00 「サロゲートモデル作成事例」
-----------------------------------------------------------
■8月19日(木)14:30-18:00「決定木とランダムフォレスト」

・分類木/回帰木
・アンサンブル学習
・決定木の精度
・目的関数
・分割条件(エントロピー、
  ジニ不純度、分類誤差)
・CAEへの適用事例
  (アイデアの例示のみ)
・実装方法
・質疑、討論

-----------------------------------------------------------
■8月25日(水)14:30-18:00「スパース・モデリング」

スパースモデリングは、一般的に無駄の多い大量のデータの中から少量の本質的なデータを抽出する技術と言われていますが、ノイズを含む画像からノイズを除去するのにも利用されています。それは正則化と言う技術を利用して実現されます。正則化の中でも特にL1ノルムを使った正則化が注目されており、LASSOと呼ばれております。スパースモデリングの成果は、MRIの画像解析や、ブラックホールの画像の高解像度化で良く知られてます。LASSOは単純に回帰の技術として利用する事も可能です。

-----------------------------------------------------------
■8月31日(火)14:30-18:00「サロゲートモデル作成事例」

1. 事例概要
2. 代理モデルの必要性
3. 降着装置の梁モデル
4. 代理モデリングの手順
5. 代理モデリング手法
6. ケーススタディ1
7. ケーススタディ2
8. 考察
9. 結論

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■9月9日(木)14:30-18:00「XGBoostによる回帰分析」

・決定木、分類木、回帰木について(決定木の復習)
・アンサンブル学習(特にブースティング)の概要
・勾配降下法(GBDT)の概念とアルゴリズム
・XGBoostパラメータ
・ケーススタディ 等

-----------------------------------------------------------
■9月16日(木)14:30-18:00「深層学習1

・レベル1:パーセプトロン
・レベル2:パーセプトロンから階層型ニューラルネットワークへ
・レベル3:活性化関数
・レベル4:2層NNの実装
・レベル5:学習の枠組み
・CAE事例紹介
・質疑、討論

-----------------------------------------------------------
■10月5日(火)14:30-18:00「深層学習2」

・「深層学習1」の復習
   誤差低減
   テストデータ
   バッチ学習
   ミニバッチ学習
   オンライン学習
   エポック
   勾配降下法
・レベル6:学習の枠組み2
・レベル7:2層NNの学習の実装
・CAEへの適用事例
・質疑、討論

q -----------------------------------------------------------
■11月22日(月)9:40-14:10「MCMC1」

・乱数発生アルゴリズムMCMC、その利用目的
・ベイズ更新の復習
・マルコフ連鎖の例
・定常分布(=不変分布)への収束
・マルコフ連鎖の収束条件
・詳細釣り合い条件
・マルコフ連鎖モンテカルロ法
・メトロポリス・ヘイスティング(MH)法
・MH法アルゴリズム
・ハミルトニアン・モンテカルロ法
・独立MH法(ケーススタディ)
・CAEへの適応事例
・実装方法
・質疑、討論

----------------------------------------------------------
■11月29日(月)9:40-18:00「MCMC応用(論文詳細;橋梁の事例)」
【参 加 費】  8,000円
----------------------------------------------------------
■12月5日(日))9:00-12:30「ベイズ最適化」


----------------------------------------------------------
■12月14日(火)14:30-18:00「自己組織化マップ」

・SOM(Self OrganizingMap)概要
・利用の目的
・深層学習におけるデータの選別と分類
・SOMの特徴・理論
・競合学習とは
・SOM生成例、アルゴリズム
・ラベリングとその注意点
・適用事例
・実装方法

----------------------------------------------------------
■12月17日(金14:30-18:00「変分法によるデータ同化」
----------------------------------------------------------
■12月19日(日)9:00-12:30「スパースモデリング」

スパースモデリングは、一般的に無駄の多い大量のデータの中から少量の本質的なデータを抽出する技術と言われていますが、ノイズを含む画像からノイズを除去するのにも利用されています。それは正則化と言う技術を利用して実現されます。正則化の中でも特にL1ノルムを使った正則化が注目されており、LASSOと呼ばれております。スパースモデリングの成果は、MRIの画像解析や、ブラックホールの画像の高解像度化で良く知られてます。LASSOは単純に回帰の技術として利用する事も可能です。

----------------------------------------------------------
■12月21日(火)14:30-18:00「クラスター分析」

・クラスター分析とは
・分類の必要性・目的
・クラスター分析の方針決定
・分類 階層的手法
   非階層的手法
   ハードクラスタリング
   ソフトクラスタリング
   非類似度
   クラスターの合併方法
・適用事例
・実装方法

----------------------------------------------------------
■12月26日(日)9:00-12:30「サロゲートモデル作成事例」

1. 事例概要
2. 代理モデルの必要性
3. 降着装置の梁モデル
4. 代理モデリングの手順
5. 代理モデリング手法
6. ケーススタディ1
7. ケーススタディ2
8. 考察
9. 結論

 

【参加費】1コマ 4,000円 (例外有り)
→【問い合わせ】

→【お申込み】Connpassのサイト
      よりご登録ください

※資料郵送のためお申込みは
 開催日4日前迄

【参加までの流れ】
【お申込み】(Connpassサイト)
 必要な情報をインサイトへ送信
 ↓
・資料送付
・ (Zoomを初めてご使用の方のみ
 接続確認)
 ↓
・開催30分前までにZoomミーティングへの招待メールをConnpassメールで送付致します。
 定刻に開始の為、5分前までに未接続の場合は確認の為、お電話を差し上げます。

※弊社より返信がない場合、
 迷惑メールフォルダを
 ご確認ください

テキストは、PPTの4スライド
 1ページのコピー版を無料で
 事前に郵送します。
*フルサイズ簡易製本版(有料)
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新潟でのデータサイエンス勉強会、2回目の開催です。
初めて参加の方も歓迎です。
【日 時】 6月28日(日) 
【内 容】 ------------------------------------------
    (午前の部) 9:30-12:00  参加費  2,000円
     テーマ: 「決定木とランダムフォレスト」
     (午後の部)13:20-16:45  参加費  2,000円
     テーマ: 「カルマンフィルタ」
    ------------------------------------------
【場 所】  新潟市中央区東万代町9−1 (新潟市万代市民会館2階) 208会議室
     東新潟コミュニティセンター

  ※キャンセルは前日までにご連絡ください。
  ※当日無連絡キャンセルは以後参加をお断り致します。
  ※ノートPCをお持ちの方はご持参ください。ハンズオンではありません。
→【問い合わせ】
→【お申込み】
Connpassのサイトよりご登録ください

※資料郵送のためお申込みは
 開催日4日前迄

当日はテキスト4スライド1ページ印刷のものを無料配布します。
フルサイズの簡易製本版は前もっての購入も可能です。
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 今年のゴールデンウィークはオンラインのみの開催です。
 【定員】 各7名
-----------------------------------------------------------
【日 時】 5月4日(月) 10:00-14:30(うち12:00-13:00 昼食休憩) 
【テーマ】@「ベイズ統計学入門」
-----------------------------------------------------------
【日 時】 5月4日(月) 14:40-18:10 
【テーマ】A「MCMC1」
-----------------------------------------------------------
【日 時】 5月5日(火) 10:00-14:30(うち12:00-13:00 昼食休憩) 
【テーマ】B「階層ベイズ・モデル」
-----------------------------------------------------------
【日 時】 5月5日(火) 14:40-18:10 
【テーマ】C「ベイズ最適化」
-----------------------------------------------------------
【日 時】 5月6日(水) 10:00-14:30(うち12:00-13:00 昼食休憩) 
【テーマ】D「データ同化初歩の初歩」
-----------------------------------------------------------
【日 時】 5月6日(水) 14:40-18:10 
【テーマ】E「アンサンブルカルマンフィルタとデータ同化」
-----------------------------------------------------------
8月12日(金) 
【午前】「ベイズ統計学入門」 

  • ベイズの理論
  • ベイズの定理
  • 確率変数と確率分布
  • 離散型・連続型
  • ベイズ更新
  • 非ベイズ
  • 頻度主義との比較
  • 適用事例
  • 質疑、討論

【午後】「ベイズ統計学2」 

・逆確率(5つのジャンプ)
・ベイズ学習と予測
・グラフィカルモデル
・条件付同時確率
・共役事前分布
・ケーススタディ
・不確実性に基づく意思決定
・事例(論文の背景/
  結論・成果/提案の技術詳細)
・実装方法
・質疑、討論

 
→【問い合わせ・申込み】
下記をご記入ください。
 *開催日
 *ご希望の勉強会テーマ
 *資料送付先の住所・宛名
 *当日連絡がとれる電話番号
 *Zoomの利用経験(有・無)

【参加までの流れ】
【問い合わせ・申込み】 必要な情報をインサイトへ送信。
 ↓
・インサイトより受付完了メール
 送信
 ↓
・振込
 ↓
- ・振込確認後、資料送付
 ↓
・ (Zoomを初めてご使用の方のみ接続確認)
 ↓
・開催前にZoom接続用ID送信

テキストは、PPTの4スライド
 1ページのコピー版を無料で
 事前郵送。
*フルサイズ簡易製本版(有料)
【日 時】 3月29日(日) → 4月26日(日) 
【内 容】「ベイズ統計学入門」 10:00-14:30(1h休憩)
    「決定木とランダムフォレスト」 14:40-18:10     ------------------------------------------
【定 員】新潟の方 4名, その他の地域の方 4名
  ※お申込みは開催日4日前迄
→【問い合わせ・申込み】

⇒(資料の送付先・宛名
 当日連絡がとれる電話番号
 Zoomの利用経験(有・無)

テキストは、PPTの4スライド
 1ページのコピー版を無料で
 事前に郵送します。

  ご好評につき日程追加!
  現在弊社では、CAE技術者がデータサイエンスを利用することを推進しております。
  データサイエンスの処理プログラム言語は現在PythonとRが主流ですが、RからPythonへの移行が予想されます。
  データサイエンスのプログラムを組む際に、計算速度の観点やライブラリを利用する為にはNumpyの利用が必須です。
  そこでPython全般の基礎知識とNumpyに焦点を絞った講習会を企画しました。コードを丁寧に説明します。

 (内容)
 Python/Numpyについて
 Pythonの概要
 Numpyの概要
 CAEへの適用事例
 質疑、討論
 

開催日:2/25(火)名古屋, 2/28(金)東京, 3/13(金)東京, 4/16(木)東京, 4/21(火)オンライン

  (各回同内容)

場 所:インサイト本社

受講料: 2,000円

当日はテキスト4スライド1ページ印刷のものを無料配布します。
フルサイズの簡易製本版は前もっての購入も可能です。

【開催日】 4月10日(金) 
【内 容】 (午前の部)10:00-14:30「深層学習1」
    参加費  2,000円
     (午後の部)14:40-18:10 「深層学習2」
    参加費  無料
 
【開催日】 3月25日(水)  
【内 容】9:30-12:00  参加費  2,000円
     テーマ: 「過去に大阪で開催した全てのテーマのレビュー」
    13:20-16:50  参加費  2,000円
     テーマ: 「クラスター分析」
【場 所】大阪市北区中津1丁目15番20号 REBANGA中津ビル 301号室
 
【開催日】 3月13日(金) 
【内 容】 10:00-14:30「Python/Numpy基礎講習会」
     参加費  2,000円
    ------------------------------------------
     14:40-18:10 「深層学習」 参加無料

 
【会場】インサイト会議室
※演習で計算をしますのでパソコン又は関数電卓をご持参ください
 ◆ Anaconda/PyCharmでPythonハンズオンベイズ統計学入門(終了しました)
■内容: ベイズ統計学入門
■実施方法:
(1)座学
(2)ハンズオン(実際にサンプルコードを実行して頂きます)
応用の時間については流動的であるとご理解下さい。
(3)サンプルコードの配布方法:
   USBメモリ又は、インサイトのサイトからのダウンロード
(4)教材配布方法:印刷物のみ
■参加対象
・Pythonのコーディングに自信のない方
・自分のノートPCが持参出来る方
 (Anaconda/PyCharmをインストールした状態でご持参ください)
・予備知識として、ベイズ統計学は不要です。
・積分の基礎をご理解の方(∫記号が分かる程度)
・Python以外でもプログラミング経験が少しでもある方
※Pythonに十分に慣れており、CAEや機械学習の部分だけ習いたい方には不向きです。
 
【日 時】3月7日(土)10:00-17:30(昼食休憩1h)
【場 所】インサイト会議室
【参加費】  8,000円

【日 時】 2月25日(火) 
【内 容】 9:30-12:00  「Python/Numpy基礎講習会」
     13:20-16:50 「ベイズ最適化」
 
【参加費】 各 2,000円
【場 所】名古屋市中村区名駅2-42-10名駅ハイツ5C 号室
 ◆ <in大阪> CAE技術者の為のデータサイエンス勉強会(終了しました)
【開催日】 2月26日(水)  
【内 容】9:30-12:00  「過去に大阪で開催した全てのテーマのレビュー」
     13:20-16:50  「スパースモデリング」
 
【場 所】大阪市北区中津1丁目15番20号 301号室
【参加費】  各 2,000円
 ◆ <in新潟> CAE技術者の為のデータサイエンス勉強会(終了しました)
データサイエンス勉強会、新潟で初の開催です。
【テーマ】「ベイズ統計学入門」
【日  時】 2月27日(木) 13:00-17:00 
【場  所】 東新潟コミュニティセンター 206
【参 加 費】  2,000円
 
→【問い合わせ・申込み】

当日はテキスト4スライド1ページ印刷のものを無料配布。
フルサイズの簡易製本版は前もっての購入も可能です。
こちらから
データサイエンス勉強会をSkypeで開催致します。
 【定員】各3名
-----------------------------------------------------------
【日 時】 2月13日(木) 14:40-18:10 
【テーマ】「ベイズ統計学入門」
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【日 時】 3月14日(土) 9:30-14:00(小休憩含む) 
【テーマ】「データ同化初歩の初歩」
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【日 時】 3月20日(金)13:20-17:50  
【テーマ】「Python/Numpy/Pandas基礎講習会」 

データサイエンスの処理プログラム言語は現在Pythonと Rが主流ですが、RからPythonへの移行が予想されます。
データサイエンスのプログラムを組む際に、計算速度の 観点やライブラリを利用する為にはNumpyの利用が必須です。
そこでPython全般の基礎知識とNumpy、Pandasに焦点を 絞った講習会を企画しました。
pandasは、テーブルデータの前処理に必須です。
コードを丁寧に説明します。 ・Python/Numpyについて
・Pythonの概要
・Numpyの概要
・Pandasの概要
・CAEへの適用事例
・質疑、討論

【参 加 費】  6,000円
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【日 時】 3月24日(火) 9:30-12:00 
【テーマ】「ベイズ統計学入門」
【参 加 費】  2,000円
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【日 時】 3月24日(火) 13:20-16:50 
【テーマ】「カルマンフィルタ」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 3月27日(金) 10:00-14:30(うち12:00-13:00 昼食休憩) 
【テーマ】「ベイズ統計学入門」
-----------------------------------------------------------
【日 時】 3月27日(金) 14:40-18:10 
【テーマ】「アンサンブルカルマンフィルタとデータ同化」
※「ベイズ統計学入門」の回に参加された方、または
「ベイズ統計学」の基礎をご理解の方向け。
-----------------------------------------------------------
【日 時】 4月3日(金)14: 40-18: 10 
【テーマ】「CAE技術者の為のPandasコーディング技術」

Pythonのうちpandasコーディング手法を紹介します。
・pandasの概要
・read_csvメソッド
・DataFrame
・Series
・Dictionaryの性質
・isnullメソッド
・fillnaメソッド
・dropメソッド
・groupbyメソッド
・プロットとの組み合わせ

【参 加 費】  4,000円  
-----------------------------------------------------------
【日 時】 4月16日(木) 10:00-14:30(うち12:00-13:00 昼食休憩) 
c 【テーマ】「Python/Numpy基礎講習会」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 4月16日(木) 14:40-18:10 
【テーマ】「ベイズ統計学入門」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 4月21日(火) 10:00-14:30(うち12:00-13:00 昼食休憩) 
【テーマ】「Python/Numpy基礎講習会」
【参 加 費】  4,000円 (愛知県、岐阜県から参加の方は2,000円)
-----------------------------------------------------------
【日 時】 4月21日(火) 14:40-18:10 
【テーマ】「クラスター分析」
【参 加 費】  4,000円 (愛知県、岐阜県から参加の方は2,000円)
-----------------------------------------------------------
【日 時】 4月22日(水) 10:00-14:30(うち12:00-13:00 昼食休憩) 
【テーマ】「過去のレビュー」
【参 加 費】  2,000円 (大阪開催より変更のため据え置き)
-----------------------------------------------------------
【日 時】 4月22日(水) 14:40-18:10 
【テーマ】「アンサンブルカルマンフィルタとデータ同化」
【参 加 費】  2,000円 (大阪開催より変更のため据え置き)
-----------------------------------------------------------
【日 時】 5月8日(金) 10:00-14:30(うち12:00-13:00 昼食休憩) 
【テーマ】「決定木とランダムフォレスト」
【参 加 費】  2,000円 (東京開催より変更のため据え置き)
-----------------------------------------------------------
【日 時】 5月8日(金) 14:40-18:10 
【テーマ】「XGBoostによる回帰分析」」
【参 加 費】  無料 (後日資料郵送希望者1000円)
-----------------------------------------------------------
【日 時】 5月15日(金) 10:00-14:30(うち12:00-13:00 昼食休憩) 
【テーマ】「自己組織化マップ」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 5月15日(金) 14:40-18:10 
【テーマ】「決定木とランダムフォレスト」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 5月26日(火) (9:55集合)10:00-14:30(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「ベイズ統計学入門」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 5月26日(火) (14:35集合)14:40-18:10 
【テーマ】「データ同化初歩の初歩」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 5月27日(水) (9:55集合)10:00-14:30(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「過去のレビュー」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 5月27日(水) (14:35集合)14:40-18:10 
【テーマ】「階層ベイズ・モデル」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 5月28日(木) (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「ベイズ統計学入門」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 5月28日(木) (14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「MCMC1」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 5月31日(日) (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「決定木とランダムフォレスト」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 5月31日(日) (14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「XGBoostによる回帰分析」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 6月12日(金) (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
     →18日に変更
【テーマ】「アンサンブルカルマンフィルタとデータ同化」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 6月12日(金) (14:25集合)14:30-18:00
     →18日に変更
【テーマ】「粒子フィルタによるデータ同化」
【参 加 費】  1,000円
-----------------------------------------------------------
<夕方・半コース>
【日 時】 6月18日(木) (18:55集合) 19:00-21:00 
【テーマ】「ベイズ統計学初歩の初歩(前編)」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 6月19日(金) (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「ベイズ統計学入門」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 6月19日(金) (14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「クラスター分析」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 6月24日(水) (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「ベイズ統計学3」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 6月24日(水) (14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「自己組織化マップ」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 6月25日 →29日(月)
       (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩)
 
【テーマ】「過去のレビュー」

過去に勉強会に参加された方限定
*Q&A
*補足説明又は復習
*最近のデータサイエンス調査状況
*環境構築指南
*実装動作確認(既配布ソースコードについて)
*Pythonコーディングポイント指導
など、要望に応じて内容は変更となる場合があります。

【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 6月25日 →29日(月)
       (14:25集合)14:30-18:00
 
【テーマ】「MCMC1」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 7月14日(火) (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「ベイズ統計学2」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 7月14日(火) (14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「ベイズ統計学3」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 6月26日(金) →7月17日 (金) (14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「ADVENTURE_on_Winを用いたサロゲートモデル作成
(旧:ADVENTURE_on_Windowsを用いた回帰分析)」

【参 加 費】  4,000円 【定 員】10名
-----------------------------------------------------------
【日 時】 7月10日(金) →7月20日 (月)
    (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩)
 
【テーマ】「ベイズ統計学入門」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
<夕方・半コース>
【日 時】 7月16日(木) (18:55集合) 19:00-21:00 
【テーマ】「ベイズ統計学初歩の初歩(前編)」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 7月23日(木) (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「階層ベイズ・モデル」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 7月23日(木) (14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「ベイズ最適化」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 7月24日(金) (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「ベイズ統計学3」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 7月24日(金) (14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「MCMC1」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 7月25日(土)
    (9:35集合) 9:40-18:00(12:00-13:00,14:10-14:30休憩)
 
【テーマ】「論文読み会ー実践に学ぶ」
【参 加 費】  8,000円
-----------------------------------------------------------
<夕方・半コース>
【日 時】 8月7日(金) (18:55集合) 19:00-21:00 
【テーマ】「ベイズ統計学初歩の初歩(前編)」
【参 加 費】  2,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 7月28日(火) (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「深層学習1」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 7月28日(火) (14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「スパースモデリング」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 7月29日(水) (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「過去のレビュー」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 7月29日(水) (14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「異常検知の基礎」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 7月31日 (金) (14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「ADVENTURE_on_Winを用いたサロゲートモデル作成
(旧:ADVENTURE_on_Windowsを用いた回帰分析)」

【参 加 費】  4,000円 【定 員】10名
-----------------------------------------------------------
【日 時】 8月3日 (月) (14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「ADVENTURE_on_Winを用いたサロゲートモデル作成
(旧:ADVENTURE_on_Windowsを用いた回帰分析)」

【参 加 費】  4,000円 【定 員】10名
-----------------------------------------------------------
【日 時】 8月4日(火) (9:35集合) 9:40-14:10(12:00-13:00休憩) 
【テーマ】「ベイズ統計学入門」
【参 加 費】  4,000円
-----------------------------------------------------------
【日 時】 7月20日(月) →8月4日 (火) (14:25集合)14:30-18:00 
【テーマ】「変分法によるデータ同化」
【参 加 費】  1,000円
-----------------------------------------------------------
 
【開催日】2月7日(金)(昼食休憩1h)
【場 所】インサイト会議室
【参加費】 各4,000円
【内 容】「決定木とランダムフォレスト」
    「XGBoostの基礎(テーブルデータの回帰技法)」
 
初めて参加の方も歓迎です。
【日 時】 1月28日(火) 
【内 容】 「ベイズ統計学入門」
     「階層ベイズ・モデル」
【場 所】名古屋市中村区名駅2-42-10名駅ハイツ5C
 
→【問い合わせ・申込み】

当日はテキスト4スライド1ページ印刷のものを無料配布。
フルサイズの簡易製本版は前もっての購入も可能です。
こちらから
【開催日】 1月29日(水)  
【内 容】 「Python/Numpy基礎講習会」
     「カルマンフィルタ」
【場 所】大阪市北区中津1丁目15番20号 301号室
【参加費】  午前・午後各2,000円
 
→【問い合わせ・申込み】

当日はテキスト4スライド1ページ印刷のものを無料配布。
フルサイズの簡易製本版は前もっての購入も可能です。
こちらから
 ◆   On Colaboratory:CAE技術者の為のPython/Numpy基礎講習会 (終了しました)
 インサイトの年明け最初の講習会はPython環境構築の革命とも言えるGoogle Colaboratoryを使います。
【日 時】1月4日(土)10:00-17:30(昼食休憩1h)
【場 所】インサイト会議室
【参加費】  4,000円
【問い合わせ・申込み】
 担当:総務部 三好
【テーマ】「決定木とランダムフォレスト」
【日 時】 12月26日(木) 13:20-16:50 
【場 所】 富山県民会館 703号室
【参加費】  2,000円
 
【問い合わせ・申込み】
 担当:総務部 三好

【日 時】 12月24日(火) 
【内 容】 「Python/Numpy基礎講習会」
    「異常検知の基礎」
【場 所】名古屋市中村区名駅2-42-10名駅ハイツ5C 号室
  ※キャンセルは前日までにご連絡ください。
 
【問い合わせ・申込み】
 担当:総務部 三好
大阪において5回目のデータサイエンス勉強会です。
【日 時】 12月25日(水)  
【内 容】 (午前の部)9:30-12:00
    ------------------------------------------
     (午後の部)13:20-16:50「自己組織化マップ」
    ------------------------------------------
【場 所】大阪市北区中津1丁目15番20号 REBANGA中津ビル 301号室
【参加費】  各2,000円
 
【問い合わせ・申込み】
 担当:総務部 三好
日本機械学会 計算力学技術者   2級(固体力学分野)"直前"合格対策
全2日間コースです。
 合格対策講座用に開発したテキストを基本的に使用します。
 講師は、弊社社長三好が務めます。
 三好は、日本機械学会計算力学技術者2級の
 付帯技能講習会の講師を初回より務めております。

arrow2級標準問題集第9版を独自に調査 !

      blog
 

日時:12/2(月),3(火)
10:00-17:00(昼休憩1時間)

場所:インサイト本社

受講料: 64,950円(税込)

(テキストはフルセット付き)

Skype受講もご相談に応じます。
(同時講習は1名のみ)    


日本機械学会計算力学技術者(固体力学分野)合格対策テキストを用いた講習会を開催します。
試験合格を目指して、座学や演習を取り混ぜた講習です。

(1級)
5日間 (1日6時間+昼食休憩)+ 1日 (予想問題、希望者のみ)
(2級)
4日間 (1日6時間+昼食休憩)+ 1日 (予想問題、希望者のみ)

<  テキストのみの購入はこちら

2014年12月開催、直前合格対策講習会の受講者様より
『テキストを買って読むだけでなく、
実際に分からない所を対面で聞かないと駄目なんです。』
という有り難いお言葉を頂きました。

  ⇒お問い合わせ

 

1級:  10/13(日)
10/20(日)
11/ 2(土)
11/14(木)
12/ 3(火)
12/ 4(水) 補講

2級:  9/ 2(月)
9/19(木)
10/26(土)
11/ 9(土)
11/16(土) 補講

時間:10:00-17:00

受講料:42,776円/日

場所:インサイト本社

【日 時】 11月26日(火)  
【内 容】 「過去に大阪で開催した全てのテーマのレビュー」
    -「ベイズ最適化」
【場 所】大阪市北区中津1丁目15番20号 REBANGA中津ビル 301号室
【参加費】  2,000円
 
【問い合わせ・申込み】
 担当:総務部 三好
【日 時】 11月25日(月) 
【内 容】 「ベイズ統計学入門」
    「MCMC1」
【場 所】名古屋市中村区名駅2-42-10名駅ハイツ5C 号室
 
【問い合わせ・申込み】
 担当:総務部 三好
【テーマ】「決定木とランダムフォレスト」
【日 時】 11月27日(水) 13:20-16:50 
【場 所】 金沢市 片町 2-7-1
【参加費】  2,000円
 
【問い合わせ・申込み】
 担当:総務部 三好
 ◆ <1日2コース> CAE技術者の為のデータサイエンス勉強会 (終了しました)
【日 時】 11月18日(月) 
【会 場】礫川地域活動センター
【内 容】 (午前の部)10:00-14:30「ベイズ統計学入門」
     参加費  2,000円
    ------------------------------------------
     (午後の部)14:40-18:10 「MCMC1」 参加費  2,000円
--------------------------------------------------
【日 時】 12月13日(金) 
【会 場】 礫川地域活動センター
【内 容】(午前の部)10:00-14:30「ベイズ統計学入門」
     参加費  2,000円
    ------------------------------------------
     (午後の部)14:40-18:10 「ベイズ最適化」 参加費  2,000円
--------------------------------------------------
【日 時】 12月29日(日) 
【会 場】 変更になりました
     東京都千代田 鍛冶町 2-8-9富士計量器ビル3F B号室 
【内 容】 (午前の部)10:00-14:30「Python/Numpy基礎講習会」
     参加費  2,000円
     (午後の部)14:40-18:10「ベイズ統計学入門」
     参加費  2,000円
--------------------------------------------------
【日 時】 12月30日(月) 
【内 容】 (午前の部)10:00-14:30「決定木とランダムフォレスト」
     参加費  2,000円
     (午後の部)14:40-18:10 「スパースモデリング」
     参加費  2,000円
--------------------------------------------------
【開催日】 1月10日(金) 
【内 容】午前の部は延期させて頂きます。
     (午前の部)10:00-14:30 「異常検知の基礎」
     (午後の部)14:40-18:10「スパースモデリング」
     参加費:  2,000円
--------------------------------------------------
【日 時】 1月14日(火) 14:40-18:10「ベイズ統計学U」
【参加費】 無料
--------------------------------------------------
【開催日】 1月24日(金) 
【内 容】 (午前の部)10:00-14:30「ベイズ統計学入門」
     参加費  2,000円
    -----------------------------------------
     (午後の部)14:40-18:10 「階層ベイズ・モデル」
     参加費  2,000円
--------------------------------------------------
【開催日】 2月14日(金) 
【内 容】 (午前の部)10:00-14:30「ベイズ統計学2」
     参加費  2,000円
     (午後の部)14:40-18:10「ベイズ統計学3」 参加費  無料
--------------------------------------------------
【開催日】 2月21日(金) 
【内 容】10:00-14:30  「ベイズ統計学入門」 参加費  2,000円
    14:40-18:10 「MCMC1」 参加費  2,000円
--------------------------------------------------
【開催日】 2月28日(金) 
【内 容】 10:00-14:30 「Python/Numpy基礎講習会」参加費  2,000円
     14:40-18:10 「DEM(LIGGGHTS(R)-PUBLIC)解析体験
            講習会」参加無料
 
【問い合わせ・申込み】
 担当:総務部 三好
当日はテキスト4スライド1ページ印刷のものを無料配布します。
フルサイズの簡易製本版は前もっての購入も可能です。
希望される方はこちらから購入できます。

オープンソース個別要素法粒子シミュレーションソフトウェアLIGGGHTSは
LAMMPS Improved for General Granular and Granular Heat Transfer Simulationsの略です。
MDソフトLAMMPSを元に開発され、豊富な機能を有しているため
インサイトではLIGGGHTSの活用を推進しています。
また、本ソフトウェアは自社開発ソフトMeshman_ParticlePackingやMeshman_ParticleViewer_HPC、オープンソースのParaViewとも連携しています。

開催日:2019年
9/6(金),10/24(木)
  (各回同内容)

場 所:インサイト本社

受講料: 無料

【日 時】 10月2日(水)
【内 容】9:30-12:00 「ベイズ統計学/決定木・ランダムフォレストのレビュー」
     13:20-16:50  「データ同化初歩の初歩」
【場 所】大阪市北区中津1丁目15番20号 301号室
 
【問い合わせ・申込み】
 担当:総務部 三好
【テーマ】「決定木とランダムフォレスト」
【日 時】 10月1日(火) 13:20-16:50 
【場 所】 名古屋市西区那古野1-15-18
【参加費】  2,000円
 
【問い合わせ・申込み】
 担当:総務部 三好

【テーマ】「ベイズ統計学」
【日 時】 9月12日(木) 13:20-16:50 
【場 所】名古屋市西区那古野1-15-18
【参加費】  2,000円
 
【問い合わせ・申込み】
 担当:総務部 三好
 ◆ <in大阪> CAE技術者の為のデータサイエンス勉強会
【日 程】 8月30日(金) 
【内 容】「ベイズ統計学」(短時間バージョン) 9:30-12:00 参加費 1,000円
「決定木とランダムフォレスト」     13:20-16:50 参加費 2,000円
【場 所】大阪市北区中津1丁目15-20 302号室

 
【問い合わせ・申込み】
 担当:総務部 三好
 ◆ <in富山> CAE技術者の為のデータサイエンス勉強会
【テーマ】「改訂ベイズ統計学」
【日 時】 8月31日(土) 13:20-16:50 
【場 所】 富山県中小企業研修センター 401研修室
【参加費】  2,000円(一般) 1,000円(学割)
 
【問い合わせ・申込み】
 担当:総務部 三好
 ◆ データサイエンス勉強会“お盆”特別セッション (終了しました)

 
8月16日(金)「Python/Numpy体験講習会」「 決定木とランダムフォレスト」
8月17日(土)「データ同化初歩の初歩」「ベイズ最適化」

 
【会費】 30,000円/日
2日間 60,000円

【時間】 10:00〜13:30
14:30〜18:00
 ◆ <in大阪> CAE技術者の為のデータサイエンス勉強会 <満員御礼>
【テーマ】ベイズ統計学
【日 時】 7月24日(水) 13:30-17:00
【参加費】 1,000円
 
【問い合わせ・申込み】
 担当:総務部 三好
 ◆ 第12回 ADVENTURE 定期セミナー

ADVENTUREプロジェクトは、ライセンスフリーかつオープンソースの大規模並列CAEシステムADVENTUREの保守・開発・無料公開を行っている産学連携プロジェクトです。
今回のテーマは、「 ADVENTURE_Magneticの開発と応用 」です。

 
開催日:2019/6/13(木)
時 間:13:00 - 17:20
場 所:東京大学工/8号館
受講料:20,000円 (一般)
 ◆ データサイエンス勉強会 特別セッション
5月3日(金) ベイズ統計学, MCMC
5月4日(土) クラスター分析, カルマンフィルター

【会費】 無 料
【時間】 10:00〜13:30
14:30〜18:00
【会場】礫川地域活動センター

 ◆  2018年度 1級/ 2級“直前” 合格対策講習会(固体力学)

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日時:1級:12/4(火),10(月)
2級:12/7(金),14(金)
10:00-17:00(昼休憩1時間)
受講料: 63,770円(税込)
 ◆   2018年 合格対策講習会

(1級)5日間 (1日6時間+昼食休憩)+ 1日 (予想問題、希望者のみ) 
(2級)4日間 (1日6時間+昼食休憩)+ 1日 (予想問題、希望者のみ)

1級: 9/6 (木),9/21, 10/12, 10/25,11/8, 11/16

2級: 10/19, 11/2, 11/14, 12/3, 12/6

 ◆  2017年度 1級/ 2級“直前” 合格対策講習会
<2017年日本機械学会 計算力学技術者
  1級・2級 (固体力学分野)"直前"合格対策
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 2級直前: 11/30、12/1
 1級直前: 12/2、3
?10:00-17:00(休憩1h)
受講料: 63,770円(税込み)
 ◆   2017年 合格対策講習会

(1級)5日間(1日6時間+昼食休憩)+ 1日 (予想問題、希望者のみ) 
(2級) 4日間 (1日6時間+昼食休憩)+ 1日 (予想問題、希望者のみ)

 
1級: 9/4, 9/20, 10/16, 10/26
11/6, 11/16 補講
2級: 10/19, 11/2, 11/14, 11/27, 12/6補講
 ◆ 2016年度 2級“直前” 合格対策講習会

全2日間コースです。
 合格対策講座用に開発したテキストを基本的に使用致します。
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開催日:
  12/8(木)、9(金)
  10:00-17:00(昼食休憩1時間)

受講料: 63,770円(税込み)
 ◆   2016年 合格対策講習会

試験合格を目指して、座学や演習を取り混ぜた講習です。

1級: 9/20, 10/24, 11/21, 11/28, 12/5, 12/8
2級: 10/19, 11/2, 11/16, 11/25, 12/7 補講
時間:10:00-17:00
受講料: 1日 \42,000/人
 ◆   2015年 合格対策講習会 


(2級)4日間 (1日6時間+昼食休憩)+ 1日 (予想問題、希望者のみ)

(1級)5日間 (1日6時間+昼食休憩)+ 1日 (予想問題、希望者のみ)

2級:9/7,9/28, 10/19,11/16
1級:9/22, 10/26, 11/23,12/7, 12/10
時間:10:00-17:00

受講料: 1日 \42,000/人

 ◆ 第10回 ADVENTURE 定期セミナー 

ADVENTUREプロジェクトは、ライセンスフリーかつオープンソースの大規模並列CAEシステムADVENTUREの保守・開発・無料公開を行っている産学連携プロジェクトです。 今回は、「交通流シミュレータ ADVENTURE_Mates のご紹介」です。

開催日:2015/6/26(金)
時 間:13:00 - 17:20
場 所:東京大学・工 8号館室
受講料:15,000円 (一般)

 ◆  2015年 合格対策講習会 
日本機械学会計算力学技術者1級、2級(固体力学分野)
オリジナル合格対策テキストを用いた講習会です
 
2級:3/9、3/30、4/20、5/18
1級:3/23、4/27、5/25、6/1、6/11
   10:00-17:00

受講料: 1日 \42,000/人

 ◆  2014年"直前"合格対策講座
日本機械学会計算力学技術者1級、2級(固体力学分野)
オリジナル合格対策テキストを用いた”直前”合格対策講習会です
 
 2級直前: 12/15(月)、16(火)
 1級直前: 12/17(水)、18(木)
 10:00-17:00(昼食休憩1時間)
受講料: 63,770円(税込み)
 ◆ 第9回 ADVENTURE 定期セミナー

ADVENTUREプロジェクトは、ライセンスフリーかつオープンソースの大規模並列CAEシステムADVENTUREの保守・開発・無料公開を行っている産学連携プロジェクトです。

 

開催日:2014/11/13(木)
時 間:10:00 - 17:20
場 所:東京大学工/ 8号館
受講料:20,000円 (一般)

 
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