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エンジニア入門シリーズ

―機械設計は機械学習で進化する―
設計エンジニアのためのデータ駆動型設計

著: 米倉 一男
定価: 3,960円(本体3,600円+税)
判型: A5
ページ数: 216 ページ
ISBN: 978-4-910558-44-8
発売日: 2026/1/20
管理No: 142

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【目次】

第1章 はじめに

第2章 データと確率

  1. 2-1 データの種類
  2. 2-2 確率の基礎
  3. 2-3 離散型確率分布
  4. 2-4 離散型確率分布の例
  5. 2-5 連続型確率分布
  6. 2-6 連続型確率分布の例
  7. 2-7 分布のモーメント
  8. 2-8 多次元の分布
  9. 2-9 相関係数
  10. 2-10 再生性

第3章 統計的推定

  1. 3-1 統計的推定とは
  2. 3-2 点推定
  3. 3-3 区間推定
  4. 3-4 推定の一般化
  5. 3-5 最尤推定法
  6. 3-6 ベイズ推定
  7. 3-7 最大事後確率推定法

第4章 機械学習

  1. 4-1 機械学習の種類
  2. 4-2 回帰タスク
  3. 4-3 分類タスク
  4. 4-4 データの分割
  5. 4-5 前処理
  6. 4-6 サポートベクターマシン
  7. 4-7 カーネル法
  8. 4-8 ランダムフォレスト
  9. 4-9 深層ニューラルネットワーク
  10. 4-10 ベイジアンニューラルネットワーク

第5章 データ駆動型設計

  1. 5-1 はじめに
  2. 5-2 想定される設計タスク
  3. 5-3 データ駆動型設計

第6章 機械学習を用いた性能予測

  1. 6-1 はじめに
  2. 6-2 応答曲面法とサロゲートモデル
  3. 6-3 物理モデルベースニューラルネットワーク
  4. 6-4 その他の方法

第7章 生成モデルを用いたデータ生成

  1. 7-1 はじめに
  2. 7-2 生成モデルの種類
  3. 7-3 データの扱い方
  4. 7-4 変分オートエンコーダ(VAE)
  5. 7-5 敵対的生成ネットワーク(GAN)
  6. 7-6 VAEGAN
  7. 7-7 Physics-Informed VAE/GAN
  8. 7-8 物理誘導型GAN(PG-GAN)
  9. 7-9 拡散モデル(Diffusion Model)
  10. 7-10 応用例:翼型の生成

第8章 深層強化学習を用いた最適化

  1. 8-1 はじめに
  2. 8-2 深層強化学習の概要
  3. 8-3 設計問題に対する強化学習のフレームワーク
  4. 8-4 報酬の設計
  5. 8-5 方策と価値関数
  6. 8-6 強化学習の方法
  7. 8-7 深層強化学習のテクニック
  8. 8-8 説明可能性
  9. 8-9 応用例:タービンブレードの最適化

【参考文献】

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