１． 現在までの機械学習の全貌を効率的に短時間に整理！！

　1-1 　　2010年代初頭までの機械学習とは？

　　(1) 分類の例としての2010年代初頭までのスパムメール判定のしかた

　　(2) 機械学習における回帰とは？

　　(3) 分類のための主な10個の機械学習アルゴリズムについての解説

　　(4) 機械学習アルゴリズム６種類の用途例とその内容についての一覧表など

　1-2　2010 年代初頭以降の機械学習とは？
 (1) この時代から2025年までの現代に急速に発展してきた機械学習の概要

　1-3　 狭義の機械学習とは？

　1-4　 広義の機械学習とは？

　 ２． 機械学習の実務基礎を理解するための教師アリ学習と教師ナシ学習の基礎とポイント

　2-1 　教師アリ学習とは？ どのようなときに使うのか？

　2-2　 教師アリ学習の例題（課題とその解き方）

　　(1) 課題の背景

　　(2) 目的

　　(3) 教師あり学習の使い方

　　(4) 利点

　　(5) 実際に使われている現場例

　　(6) この場合の「AIで学習させる」とは具体的にどんな方法か？

　　(7) なぜCNN（畳み込みニューラルネットワーク）が使われるのか？

　　(8) 具体的な学習方法の流れ（スマホガラス検査の場合）

　　(9) 損失関数と最適化

　　(10) 学習のしかた

　　(11) なぜ、多層パーセプトロン(MLP)を使用しないでCNNを使用するのか？

　　(12) CNNの本質とは？

　　(13) CNNで画像のエッジ処理を行い傷などの特徴量検出を行う方法を具体的

　　　　 な計算で解説

　2-3　 教師ナシ学習とは？ どのようなときに使うのか？

　　(1) 教師ナシ学習のイメージ

　　(2) どのようなときに使うのか？　

　　(3) 主な用途は？

　　(4) どのようなときに使うか？

　　(5) 教師ナシ学習の具体例 ： クラスタリング（K-means法）

　2-4　 教師アリ学習、教師ナシ学習、自己教師アリ学習の整理

３． 機械学習と有限要素法などによる数値解析やインフォーマティクス（情報科学）との比較と各々の使いこなし方

　3-1　 有限要素法などによる数値解析・機械学習・インフォーマティクス（情報科学）の各々の特徴（長所と欠点）の一覧表

　3-2　 各々の活用法・活用例を簡単に理解しよう！

　3-3　 各分野の主要ソフト・導入難易度・ライセンス一覧

　3-4　 インフォ－マティクスに活用されている最適化数学の代表的な手法について名称・特徴・主な用途/分野を一覧表にてポイント解説

　４． 機械学習プログラムをPythonで容易に実装するために！ Pythonのインストール、Google Colaborately、及びPythonプログラムの使用、実行方法および使いこなし方につて分かりやすく解説、もはやPythonプログラム作成は容易になった！
　

　4-1 一番簡単なPythonのインストール方法とGoogle Colaboratoryの使いこなし方

4-2 ChatGPTを活用した要領のよいタイパ最高のPythonプログラムの作成のしかた

５． 機械学習はまず分類と回帰から！

　5-1　 分類とは？

　　(1) 情報処理・機械学習における「分類」

　　(2) 科学・工学分野における「分類」

　　(3) 文章や表の構成における「分類」

　5-2　 実際に工業分野で活用されている分類による機械学習10選！

　5-3　Pythonを使って簡単な分類による機械学習をやってみよう！

　　(1) 機械学習によるモータ電流(IoT)の常時監視による正常/異常の判断のしかた

　5-4　 回帰による機械学習にはどのようなものがあるのか？

　5-5　 実際に工業分野で活用されている回帰による機械学習10選！

　5-6　 代表的な４種類の回帰の内容・計算方法・具体的な計算のしかた

　5-7　Pythonを使って簡単な回帰による機械学習をやってみよう！

６． 機械学習は多層パーセプトロンが成功を収めてから急速に発展した！そのやり方を分かりやすく実例で解説！

　6-1　 深層学習（ディープラーニング）とは？

　6-2 　深層学習による画像認識の具体例
　

　6-3　 実際に仕事で活用されている深層学習（ディープラーニング）による機械学習10選！

　6-4　Pythonを使って簡単な深層学習（ディープラーニング）による機械学習を実際にやってみよう！

　　(1) 問題設定（手書き数字の認識と判定のしかた、６万枚の画像データを使用）

　　(2) 解答と解説

　　(3) Pythonプログラムの実装TensorFlow/Kerasによる実装

　　(4) 実行結果

　6-5　TensorFlow、Keras、Pytorchの使い分け方とどのような機械学習に使用するかのポイント

　 ７． 機械学習の実務エンジニアリイングへの活用例として、機械設計に活用して使いこなす方法と技術ノウハウを分かりやすく解説！

　7-1　 モータの効率を最大化するシャフト寸法を機械学習により求める機械設計問題とその解き方と具体的な設計方法（機械設計問題の最適化のためのモデル化のしかたのノウハウも解説）

　 7-2　解き方を分かりやすく解説（技術ノウハウを含む）

　7-3　Python で実装（ランダムフォレスト回帰）

　7-4 　この設計問題で使用する機械学習理論の一つであるランフダムフォレスト回帰についての理論（本質的な考え方）を分かりやすく解説

　7-5 　今回のプログラムに即した数値処理の流れ

　 7-6　前記の各ステップのPythonプログラムを一つにまとめて

　7-7 　実行結果とそのグラフ

８． 機械学習の実務エンジニアリングへの活用例として、機械学習を制御技術に活用して使いこなす方法と技術ノウハウを分かりやすく解説！

　8-1　 実務にすぐに使える設計課題の設定（モータの異常検知による自動制御切替）とその分かりやすい解き方と具体的な設計方法

　8-2　 この問題の解答の前に、この問題の解決に使用する機械学習理論の一つであるOne-Class SVMの理論のポイントと分かりやすい解説

　8-3　One-Class SVMについての 分かりやすいイメージと解説！

　8-4　 解答に至るまでの考え方と具体的な計算のしかた

　8-5　One-Class SVMを使って異常判定し、制御モードを切り替えるPythonプログラム

　8-6　 実行結果

　8-7　 通常のSVMとOne-Class SVMの違い

　8-8　One-Class SVMの数学的定式化のしかたのイメージと数式の解説

　 8-9　カーネル関数の具体的なイメージ

8-10 One-Class SVMによる異常検知プログラム

　 8-11 次に、この課題をオートエンコーダーにより実行することを考える！まずはオートエンコーダーについての分かりやすい解説

　 8-12 オートエンコーダーによる異常検知プログラム

　 8-13 One-Class SVMとオートエンコーダーの比較

９．質疑応答


＊本セミナー中で解説しておりますPythonプログラムはネットセキュリティの関係上、本セミナーのPDFテキストなどに添付してお送りすることはしておりません。PythonプログラムはPDFテキスト内に記載されておりますでの、そちらをご参照ください。

　　 　　　　　　　　　

特典：その１　　　　 ご質問への無料解答	・ご視聴終了日から１５日間以内であれば、ご視聴頂きましたセミナー内容についてのご質問をお受付けさせて頂きます。 ・ご質問は、メールにてご質問内容を箇条書きにして、『ご受講セミナー名、ご視聴期間、会社名、部署、お名前、会社の部署の電話番号、受講者様のメールアドレス』をご記入の上、メール（ktl@r4.dion.ne.jp）で標題は「受講したセミナーについての質問」と書いてお送り頂く様お願い申し上げます。 ・講演を行いました講師が直接、ご解答させて頂きます。ご解答は、メールまたはZoomで直接ご対応させて頂きます。 ・内容によってはお答えできない場合もございます。 ・本サービスは、事前の告知なしに終了する場合がございますので、あらかじめご了承頂く様お願い申しあげます。
特典：その２ 無料技術コンサルティング	・本セミナーの受講者様に限り、セミナーご視聴の最終日から３０日間以内にメールで「無料技術コンサルティング希望」と題してメールを頂ければ、メールあるいはZoomで直接お返事をさせて頂きます。ご相談内容は受講されたセミナーの分野に関係する内容でお願い致します。仕事でお困りのことなどをご連絡下さい。内容によっては、ご相談をお受けできないこともありますので、予めご承知おき頂く様お願い申し上げます。 ・メールにご相談内容をお書き頂き、『ご受講されたセミナー名、ご視聴期間、会社名、部署、お名前、会社の部署の電話番号、受講者様のメールアドレス』をご記入の上、メール（ktl@r4.dion.ne.jp）で標題は「無料技術コンサルティング希望」と書いてお送り頂く様お願い申し上げます。 ・この無料技術コンサルティングは、セミナーの講演を行いました講師が直接ご対応させて頂きます。 ・内容によってはお答えできない場合もございます。 ・本サービスは、事前の告知なしに終了する場合がございますので、あらかじめご了承頂く様お願い申しあげます。
特典：その３ セミナー内で使用しておりまPythonプログラムの無料進呈	・本来であればプログラムファイルもメール添付でお送りしたいのですが、現在は多くの企業様でセキュリティ上、添付ファイルの受信を制限しておられるため、送信は控えさせていただきます。 代わりに、プログラムの内容は全てPDFテキスト内に記載しております。ご理解のほどよろしくお願い申し上げます。 ・本サービスは、事前の告知なしに終了する場合がございますので、あらかじめご了承頂く様お願い申しあげます

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技術者とデータサイエンティスト！
両者は本来、協力し合えば非常に強力なチームになるはずですが、実際には「言葉が通じない」ことが少なくありません。

データサイエンティストは数学には強いものの、現場の技術や業界特有の知識に乏しい。
一方で、技術者は自分の専門技術はよく理解しているのに、数学や機械学習には苦手意識がある。
こうしたギャップが、仕事の場でAIを活用しきれない原因になっています。

本セミナーでは、その溝を埋めるための技術的な「共通言語（共通知識）」を身につけることを目的としています。

Pythonのプログラムも紹介しますが、ChatGPTを活用する方法を丁寧に解説することで、プログラミング経験ゼロの方でも実践に踏み出せるように設計しています。紹介するコードは単なる例ではなく、あなたの仕事場で使えるように応用できるヒントが詰まっています。

また、難解な理論に深入りせずに、短時間で「使える機械学習」を自分の技術に組み込めるようになることを最大の目標としています。

AI時代の今、エンジニアが機械学習を理解すれば、あなた自身が“AIエンジニア”として一歩抜きん出ることも夢ではありません。
ぜひ、このセミナーでその第一歩を踏み出してください。

＜受講対象者＞

・これから機械学習を学び始めたい方、あるいは独学で断片的に学んできた知識を整理し、体系的に理解したい方

・自分の専門分野（開発・設計・解析・制御・画像処理・研究など）に機械学習を取り入れたいが、どこから手を付けていいか分からない方

・「数学が苦手だから機械学習は無理かも…」と感じている技術者の方

・ChatGPTなどのAIツールを使って、効率的にPythonや機械学習を実務に活かしたい方

・AI時代に備え、技術者としての武器をもう一つ手に入れたいと考えている方

＜予備知識＞

・ 高校数学（特に関数・行列・微分など）の基礎知識があれば十分に理解できます。

・ 大学の教養レベルの数学（線形代数・微積分・統計など）に触れたことがあれば、よりスムーズに内容が頭に入ります。

・ 難解な数式や理論の暗記は不要です。技術者として理解しやすい形で丁寧に解説しますので、数学に苦手意識のある方もご安心ください。

＜このセミナーで修得できること＞

・ 機械学習を自分の専門技術分野にどのように応用すべきか、その“考え方”と“具体的なアプローチ”が明確に身につきます。

・ 「何をどう使えばいいのか」がわかるようになり、実務に直結する活用力が得られます。

＜本セミナーの講師（小林英男氏）の著作＞

１．「プロセスインフォマティクスにおけるデータ解析・モデリングと活用事例」（2025、技術情報協会、共著）
２．「シッカリ学べる！機械設計者のための振動・騒音対策技術」（2019 日刊工業新聞社）
３．「アクティブ制御開発の現状と適用事例」公益社団法人日本騒音制御工学会　研究会技術レポート第16号 (1995、共著)　
４．「振動の通信教育テキスト、１～３巻」ISS産業科学システムズ（1994）
５．「騒音の通信教育テキスト、１～３巻」ISS産業科学システムズ（1994）
６．「振動放射音についての研究」一般社団法人日本機械学会　研究成果報告書（1993、共著）
７．「FFTアナライザ・DAT使用の実際」公益社団法人日本騒音制御工学会　研究会技術レポート第14号 (1992、共著)　
８．「音響インテンシティ計測法の基礎と応用」公益社団法人日本騒音制御工学会 研究会技術レポート第10号 (1991、共著)


　

講師	（社）日本騒音制御工学会認定技士 （社）日本音響学会技術開発賞受賞 有限会社アイトップ　　統括技術コンサルタント　通訳・翻訳 　博士（工学）　　小林英男　氏 名古屋大学大学院　元非常勤講師（日本政府主催のフルスカラシップ試験に合格した留学生（修士課程・博士課程）に微分積分学・線形代数学・ベクトル解析学・最適化数学・統計解析・ベイズ統計解析・機械学習などを英語で講義、2021年～2024年
講師略歴	東京電機大学工学部機械工学科卒業後、東京農工大学大学院工学研究科にて特別研究員（５年間）。 　大学生時代にESS（英会話部）に所属し、カリフォルニア大学バークレイ校（通称ＵＣバークレー、世界大学ランキングで毎年10位以内）にて英語研修、および毎日新聞社後援英語弁論大会で３位入賞。上智大学にて開催された全日本選抜集中合宿英語研修（２週間英語のみ、日本語禁止、主催は財団法人語学教育振興会で会長は東京大学名誉教授坪井忠二先生）に２年連続で選抜され参加。東京電機大学第５３代ESS部長。技術だけでなく英語の勉強にも集中したのは卒業後に世界で活躍できるエンジニアになるため。 　大学卒業後、リオン㈱に入社し、騒音・振動の測定・分析・対策、および海外事業部でヨーロッパを担当してセールスエンジニアとして従事。 　 ㈱アマダに勤務し、工場で組立・製造・検査、海外事業部でNCタレットパンチプレスの修理・NCプログラムの作成教育・板金加工技術のコンサルタント、システム事業部で板金加工自動化ライン(FMS)の開発・設計、および技術研究所でアマダ製品の低騒音・低振動化および快適音化などの研究開発に携わり大ヒット商品を世に送り出した。上記のように、製造、サービス、設計、開発、研究（製造～研究まで）の一連の実務経験・実績を積み重ねた。 　 その後、技術コンサルタントとして独立して２８年が経過した。１部上場企業の研究、開発、設計部署を中心に、多くの企業に対し振動・騒音分野およびマルチフィジックス分野で技術指導および技術コンサルティングを実施。この間に先進国を中心に２５ヶ国以上に出張し、エンジニアとして英語で仕事をしてきた。またときに通訳・翻訳なども依頼され実施してきた。 　ここ10年以上は推測統計解析、ベイズ統計解析の研究にも力を入れ、実務エンジニアリングへのベイズ統計学の適用、および機械学習やAIの研究にも力を入れている。 　セミナーの講師歴は約３０年間。日刊工業新聞社主催などの多くの技術セミナー・（技術）英語セミナー・工業数学セミナー・応用物理数学セミナーの講師を実施してきた。この間に専門学校や大学で非常勤講師も行ってきた。 　また、日刊工業新聞社主催のセミナー講師歴は長く１０年以上。本セミナーの内容にも関連する流体と振動・騒音や伝熱とのマルチフィジックス解析の技術指導も行ってきた。また現在は、機械学習・AIにより従来技術を高知能化するための技術指導にも力を入れている。 　本セミナーでは、上記に関連した技術理論はもとよりその時々の実際の実務経験・技術ノウハウもまじえながら分かりやすく解説致していきます。
所属学会	・日本機械学会 ・自動車技術会 ・日本ロボット学会 ・日本騒音制御学会、etc.
ご視聴期間	ご視聴開始日から、3日間ご視聴し放題！ご視聴開始希望日をお申込フォームの最後尾の「連絡事項など」の欄にご記入下さい。ご記入がない場合は、基本的にお申し日から３日後位からのご視聴になります。
セミナー形態	本セミナーは、最近開催したセミナーのオンデマンドセミナーです。3日間は何回でもセミナーの途中からでも繰り返し視聴ができます。 ご視聴開始希望日をお申込みフォーマットの備考欄にご記入頂く様お願い申し上げます。セミナーのご受講お申込み後に当社宛のメール（ktl@r4.dion.ne.jp）にてご連絡頂くこともできます。
受講料など	<受講料について＞ ＊当社は免税事業者を選択しておりますので、セミナー受講料の請求書に課税事業者番号は記載されておりません。 ＊当社方針により消費税を請求しておりません。受講者様にとっては、セミナー受講料から消費税分が実質値引きされたことになり大変お得になっております。 ＜テキストについて＞ 　テキストは、PDF化したものをメールに添付して受講者様にお送りさせて頂きます。基本的には、ご視聴開始日前日までににPDFテキストをメールに添付してお送りさせて頂いております。 　テキストは１枚のA４の用紙に２スライド印刷（４スライド印刷ではありません。４スライド印刷では小さな字が見にくいので。）なので文字が適度な大きさなので見やすくなっております。テキストはフルカラーで当セミナーの講師オリジナルの分かりやすい多くのカラー解説図を含みます。 　なお、テキストをコピーし２次配布することなどは、コンプライアンス（法令遵守）およびコーポレートガバナンス（企業統治）により禁止になっております。 ＜受講料のお支払いについて＞ 　・会社受講（会社が支払う）の場合 　お支払いは、セミナー受講のお申込み頂き受講料の請求書が届きましたら、なるべく早く当社指定銀行口座（受講料の請求書に記載されております）にお振込み頂く様お願い申し上げます。遅くてもセミナー開催日の翌月の末日までにお支払い頂く様お願い申し上げます。 　また、会社支払いの立替えで受講者様が直接お支払い頂くこともできます。 　領収書が必要な場合は、メールにてその旨ご連絡頂ければご指定頂いた宛先名で領収書を発行致します。 　・会社受講ではなく個人受講（会社ではなく受講者様自身がが受講料をお支払い）でお申し込みの場合 　セミナーのご視聴開始日前迄に当社指定口座にお振込み頂く様お願い申し上げます。この場合、当社指定口座に関するお振込先の情報は、セミナーお申込み日にメールにてまたはセミナー受講料のご請求書にてご連絡させて頂きます。 　この場合も領収書が必要な場合は、メールにてその旨ご連絡頂ければご指定頂いた宛先名で領収書を発行させて頂きます。 ＜請求書について＞ 　2023年10月にインボイス法が施行されました。当社は免税事業者を選択しましたので、請求書に課税事業者番号は記載されておりません。よって、消費税も請求致しません。 電子帳簿保存法に準拠し、セミナー受講料のご請求書はPDF化した電子請求書をメールに添付してお送りさせていただ来ます。紙の請求書が必要な場合は、当社宛のメール（ktl@r4.dion.ne.jp)にてその旨ご連絡頂ければ、郵送させて頂きます。 ＜ご注意事項＞ 　時としてご視聴頂く動画の内容やテキストの内容の一部が、ネットで告知しておりますセミナーの目次と多少異なる場合があるかもしれません。その場合はご容赦頂く様お願い申し上げます。
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