＜概要＞ 機械学習モデルを製造現場に導入するとき、なぜそのモデルで良いのかを激しく問い詰め（られ）た経験はないでしょうか。近年、物理モデル（微分方程式）でニューラルネットワークを調教する方法が注目され、Physics-Informed Neural Network（PINN）などと呼ばれています。また、事前にモデルの構造を決めておく従来の回帰とは異なり、データから式そのものを導出する記号回帰（Symbolic Regression）も注目されています。
うまく行けば、データから物理法則（物理モデル）を導き出せるということです。本講演ではこれらの技術について紹介していただきます。

＜概要＞YDC SONARを品質管理のDWHとして利用する一方でテンプレートを、スプレッドシートを利用した自動演算手順として活用して、定期的に繰り返される計算実行にYDC SONARの利用を検討しています。
今回は、設計IPの利用料計算のチャレンジをご紹介します。

＜概要＞YDCではお客様へ最適なテクノロジーをご提案するため、インフラ技術や最先端技術を研究するための組織を設立しています。
今回は世の中で注目されているAIについて、YDCはどのように研究し取り入れているのか、AI推進チーム代表から情報を提供いたします。

＜概要＞加納教授の講演内容や、皆様の解析に対しての疑問にお答えいただきます。
他社様の疑問もいっしょに聞けるLIVE配信ならではの1回限りのお時間です！

＜概要＞ YDC SONARの活用を推進するために「YDC SONAR Certification」という仕組みを立ち上げました。データ解析のスキルに応じて、初級、中級、上級の認定を行う仕組みです。設問のスタイルは全て「データ解析の課題とYDC SONARによる解決」となっており、問題を解くことで実戦的なスキルが身につきます。当日はCertificationの仕組みと概要について説明します。

＜概要＞ 大塚化学株式会社様でDX推進が開始されたのは2021年。
わずか3年で成果を出された南條様がどのように推進されたのかをお話しいただきます。