製造業の課題解決のためのデータ解析入門～Excel線形解析からニューラルネットワーク非線形解析、 逆解析に基づく実務課題解決へのステップの全体像を掴む～

1. 製造業の現場の課題とAI／機械学習の活用例
（１）.はじめに
（２）. 製造業における機械学習への取り組み例
（３） 最近のAI/機械学習の活用動向
（４）AI/機械学習技術の価値を業務ドメインの言葉で理解し、活用するためのステップ
2. Excel分析機能で多変量解析のエッセンスをつかむ
（１） 重回帰分析　～教師つき学習の基礎
（２） 主成分分析　～教師なし学習の基礎
（３） 効率的なデータサンプリング～実験計画法の直交表の活用
3. 線形解析の限界を超える～Excelアドインツールで始めるニューラルネットワーク非線形解析
（１）ニューラルネットワーク機械学習
（２）文字判別モデルと感度分析による要因分析
（３）自己組織化マップ（非線形主成分分析）による可視化と問題要因の抽出
4. 予測モデル（順問題）の基づく設計条件の最適探索（逆問題）
（１）Excelソルバーを活用する
（２）遺伝的アルゴリズムによる設計条件の大域的探索の高速化
5. 明日から始める業務課題解決のためのデータ活用プロジェクトの進め方