近年、生成AI・機械学習・異常検知・画像処理など、さまざまな分野で「特異値分解（SVD）」が活用されています。
しかし、多くの技術者は「名前は聞いたことがあるが、本質はよく分からない」「AI内部でどのように役立っているのか分からない」という状況ではないでしょうか。
本セミナーでは、YouTubeや入門書だけでは理解しにくい特異値分解の本質を、実務事例を交えながら直感的に解説します。
さらに、ノイズ除去・次元削減・異常検知・PCAなどへの応用例や、実務で失敗しやすいポイントについても分かりやすく紹介します。
こんな課題はありませんか？
- AIやデータ解析で特異値分解が重要と言われる理由がよく分からない
- YouTubeや入門書を見ても特異値分解の本質が理解できない
- ノイズ除去や異常検知でなぜ特異値分解が使われるのか知りたい
- PCAや次元削減との関係を整理して理解したい
- 技術の分野でAIをブラックボックス的に使うことに不安を感じている
このセミナーの受講対象者
- AI・機械学習・データ解析に関わる技術者
- 振動解析・信号処理・計測など全ての技術分野の技術者
- CAE・シミュレーション分野にAIを導入したいと考えている技術者
- 予知異常検知などにAIに関わる技術者
- AIをブラックボックス化したくない技術者
セミナー概要
本セミナーでは、AI・データ解析時代にますます重要となる「特異値分解（SVD）」について、数学的な本質と実務での活用ポイントを分かりやすく解説します。
単なる数式説明ではなく、「なぜノイズ除去できるのか」「なぜ次元削減できるのか」「なぜ異常検知に使えるのか」といった“実務的な意味”を重視して解説します。
また、生成AI・画像圧縮・推薦システムなどへの応用事例を紹介しながら、AIをブラックボックスにしないための考え方についても学びます。
・AI時代における特異値分解の重要性
・特異値分解の本質と低ランク近似の考え方
・ノイズ除去・異常検知・画像圧縮への応用
・PCA・次元削減との関係
・実務で失敗しやすいポイントと注意事項
セミナープログラム
１．なぜ今、特異値分解が重要なのか？
1-1 AI時代における特異値分解の位置付け
1-2 生成AI・機械学習・データ解析との関係
1-3 なぜ特異値分解が頻繁に活用されるのか？
1-4 AIをブラックボックス化しないための数学的基礎
２．YouTubeや入門書だけでは分かりにくい特異値分解の本質とポイントを直感的に理解する
2-1 行列分解とは何か？
2-2 固有値分解との違い
2-3 「重要な特徴だけを残す」とはどういうことか？
2-4 低ランク近似の意味
2-5 ノイズと信号の分離の考え方
３．AI・データ解析での活用事例
3-1 画像圧縮への応用
3-2 ノイズ除去への応用
3-3 異常検知への応用
3-4 推薦システムへの応用
3-5 PCAとの関係
４．実務で使う際のポイント
4-1 どの特異値まで残すべきか？
4-2 過学習との関係
4-3 ノイズ除去で失敗する例
4-4 実務データでの注意点
4-5 AI時代に必要となる技術者視点
- ７．質疑応答
このセミナーで得られる主な成果
- AI・データ解析で使われる特異値分解の本質と実務での活用方法を理解できる。
- AIをブラックボックス的に使うのではなく、技術的背景を理解した上で活用できるようになる。
受講に必要な予備知識
- 大学理工学部の一般教養レベルの数学の基礎知識があることが望ましいですが、これらの知識がない場合でも、本質と重要ポイントが理解できるように丁寧に解説します。
特典：メールまたはZoomで対応
- このセミナーの内容についての無料質問対応（ご受講終了日の翌日から15日間）
- 振動分野でお仕事でお困りのことに対して無料技術コンサルティング（ご受講終了日の翌日から15日間）
受講日・受講期間
- 年中開催（オンデマンドセミナー）
- 自分のタイミングで３日間ご視聴いただけます。
お申込み後に表示されるフォームの最下部「当社（アイトップ社）へのお問合せ・連絡事項・確認事項などについてはここにご記入下さい。」欄に、ご希望の視聴日（連続した３日間、土日・祝日を含めても可）をご記入ください。
なお、ご希望日程には可能な限り調整いたしますが、可否につきましては後日当社よりご連絡いたします。
受講料
- キャンペーン受講料： 28,000円（PDFテキストなど全てを含みます）
- 豊富な技術ノウハウをお届けする当セミナーですが、より多くの方にご利用いただけるよう、今回の当社ホームページ全面改訂に合わせてキャンペーンを実施中です。これにより他社セミナーの約半額という、大変受講しやすい価格設定になっております。
- 当社は、免税事業者を選択しております。
- 当社の方針により、受講料に消費税は一切加算しておりません。そのため、受講者様にとっては常に「消費税分が割引」されたお得な価格となります。
- 請求書には「免税事業者である旨」を明記いたしております。
このセミナーについてのFAQ ＆ 個人情報保護方針
講師
| 肩書 ＆ 氏名 |
有限会社アイトップ 統括技術コンサルタント
日本騒音制御工学会認定技師
日本音響学会技術開発賞受賞
元名古屋大学大学院非常勤講師（留学生に英語で講義：2021～2024）
小林英男
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| 専門 |
AIを活用した振動・騒音技術および関連分野の理論・応用技術とその実践 |
| 実績 |
技術コンサルタントおよびセミナー講師として30年以上の実務経験と豊富な実績を持ち、日本各地の産業技術センター及び日刊工業新聞社主催のセミナーなどでも長年講師を務めてきました。 |
※上記のセミナープログラムなどは都合により多少変更されることがあります。