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データ活用のための最適化 ～基礎～
| コースコード | AI07A |
|---|---|
| 受講料 |
99,000円（税込） ／90,000円（税抜） |
| 講習日数 | 1日間 |
| 開始日 (申込締切前) |
遠隔ライブ 5月28日/7月5日 |
最適化とは、「制約条件を満たす解の中で目標を最大化（もしくは最小化）」することであり、経路案内、生産計画、スケジューリング、マッチング等、あらゆる場面で活用されています。
データサイエンティストを目指す方を対象に、Python/OR-Toolsを用いて「最適化」という手法を用いたビジネスにおける分析方法を学びます。
- 最適化の概要や類型について説明できる。
- PythonのライブラリであるOR-Toolsを用いて、最適化問題を解くことができる。
- 最適化案件のケーススタディや業務プロセスを説明できる。
「データ活用のための最適化～入門～」コースを修了、または同等知識をお持ちの方。
「データ分析のためのPython基礎1-プログラミング編-」コースを修了、または同等知識をお持ちの方。
| 1日目 | AM | 1．最適化問題の概要 ・最適化とは 膨大な選択肢 の中から最適解を見つける ・活用事例の紹介(行政、交通、オフィス、小売、空港、工場) ・最適化がもたらすビジネス価値 価値の最大化 意思決定の自動化によるコストダウン 意思決定の属人性排除 意思決定の公平化 ・最適化問題の例 遠足に持っていくお菓子の最適な組合せを考える 制約条件、目的関数、決定変数 2．最適化問題の類型化 ・最適化問題の類型(連続最適化、離散最適化) ・連続最適化問題 線形計画問題、非線形計画問題、2次計画問題 ・離散最適化問題 整数計画問題、混合整数計画問題、ネットワーク最適化問題 ・線形問題、非線形問題 |
PM | 3．最適化問題の解き方 ・現実問題を最適化問題に定式化(制約条件、目的関数) ・ソルバを利用し、最適化問題を解く ・最適解を採用するか検討する 4．Pythonを用いた演習 ・最適化問題を解くためのpythonライブラリ ・OR-Toolsの基本的な使い方 モデルの作成 決定変数の作成 目的関数の設定 制約条件の追加 最適化問題を解く ・生産計画問題(例題、演習) ・ビンパッキング問題(演習) ・マッチング問題(演習) 5．最適化案件のケーススタディ ・ケース1 「人員配置」 ・ケース2 「学校の時間割を自動で決定したい」 ・最適化案件のポイント 6．最適化案件の業務プロセス ・対象業務の選定 ・観点と制約条件の抽出・定式化 ・データの用意 ・ソルバの実行 ・最適解の評価 7．発展演習 ・飲食店従業員のシフトスケジューリング問題 |
■遠隔ライブ受講について■
＜■本コース受講にあたっては、事前の準備が必須となります。＞
お申込みの前に、事前準備をご確認ください。また、ご受講の際は、必ず研修開始前までにご準備ください。
◎事前準備
◆遠隔ツール ：Zoom
Zoomに関する準備手順は、Zoom受講マニュアルよりご確認ください。
・Zoomの会議IDについては、前日までにメールでお知らせし、研修初日の9:00－9:30までZoomの接続確認時間を設けます。
また、Zoomの利用に際し、下記が必要となりますので、あらかじめご用意ください。
1.インターネットに直接接続ができるPC
2.Zoomで使用可能なマイク（質問用として使用することがあります）
◆教材 ：電子教材
研修当日の開始時に配布します。（研修開始7日前以降に事前送付する場合もございます。）
※本研修では、電子テキスト＋Zoom講師画面共有での説明が行われるため、サブディスプレイのご利用をお勧めいたします（必須ではありません）。
◆その他の準備 ：ファイル共有
本コースでは、ファイル共有のためにOneDriveを利用します。
研修開始前に、OneDrive（テストフォルダ）へのアクセスが可能かどうかご確認ください。
◆その他の準備 ：実習環境準備
以下のいずれかのWebブラウザの準備をお願いします。
Edge、Chrome、Firefox の最新から3つ以内のメジャーバージョン
■参考情報
NECアカデミー for AI
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本研修はNEC アナリティクスコンサルティング統括部との連携案件となります。
そのため、受講者データを同事業部と共有させていただきます。
共有する情報は、本アンケートにご記入頂いた回答、受講コース名、会社名、所属、お名前、電話番号、E-mailアドレス、職種の項目になります。