{"product_id":"flex-electronics-webinar-master-class-may-2021-on-demand","title":"Flex Electronics ウェビナー マスター クラス: 2021 年 5 月 (オンデマンド)","description":"\u003cbr\u003e\u003cspan style=\"font-size:16px\"\u003e\u003cspan style=\"background-repeat:no-repeat\"\u003e\u003cspan style=\"box-sizing:border-box\"\u003e\u003cspan style=\"color:#333333\"\u003e\u003cspan style='font-family:\"Gotham A\", \"Gotham B\", sans-serif'\u003e\u003cspan style=\"font-style:normal\"\u003e\u003cspan style=\"font-variant-ligatures:normal\"\u003e\u003cspan style=\"font-weight:400\"\u003e\u003cspan style=\"white-space:normal\"\u003e\u003cspan style=\"background-color:#ffffff\"\u003e\u003cspan style=\"text-decoration-thickness:initial\"\u003e\u003cspan style=\"text-decoration-style:initial\"\u003e\u003cspan style=\"text-decoration-color:initial\"\u003e\u003cspan style=\"font-size:12pt\"\u003e\u003cspan style=\"background-repeat:no-repeat\"\u003e\u003cspan style=\"box-sizing:border-box\"\u003e\u003cspan style=\"color:#1f497d\"\u003eクリーンルームや新しいプリンテッド エレクトロニクス ツールでの製造は、多くの場合、装置、環境、材料の時間とともに変化するパラメーターの関数です。多くの場合、パラメーターには、さまざまなプロセス ステップやツール セット間で相互依存関係があります。従来は物理ベースのモデルと線形回帰が使用されてきましたが、これらでは多くの場合、根底にある変動を学習するには十分ではありません。\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e \u003cbr\u003e\u003cspan style=\"font-size:16px\"\u003e\u003cspan style=\"background-repeat:no-repeat\"\u003e\u003cspan style=\"box-sizing:border-box\"\u003e\u003cspan style=\"color:#333333\"\u003e\u003cspan style='font-family:\"Gotham A\", \"Gotham B\", sans-serif'\u003e\u003cspan style=\"font-style:normal\"\u003e\u003cspan style=\"font-variant-ligatures:normal\"\u003e\u003cspan style=\"font-weight:400\"\u003e\u003cspan style=\"white-space:normal\"\u003e\u003cspan style=\"background-color:#ffffff\"\u003e\u003cspan style=\"text-decoration-thickness:initial\"\u003e\u003cspan style=\"text-decoration-style:initial\"\u003e\u003cspan style=\"text-decoration-color:initial\"\u003e\u003cspan style=\"font-size:12pt\"\u003e\u003cspan style=\"background-repeat:no-repeat\"\u003e\u003cspan style=\"box-sizing:border-box\"\u003e\u003cspan style=\"color:#1f497d\"\u003eこのコースでは、クリーンルームとプリンテッド エレクトロニクスの科学技術を、人工知能と機械学習によって実現される高度なデータ処理能力に結び付けるために必要な内容を学びます。クリーンルーム ツールは本質的に何百万もの内部変数を持つことができ、データセットから学習することができ、従来のフィードバック制御やプロセス安定化アプローチに対する強力かつ補完的なアプローチを提供します。\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e \u003cbr\u003e\u003cspan style=\"font-size:16px\"\u003e\u003cspan style=\"background-repeat:no-repeat\"\u003e\u003cspan style=\"box-sizing:border-box\"\u003e\u003cspan style=\"color:#333333\"\u003e\u003cspan style='font-family:\"Gotham A\", \"Gotham B\", sans-serif'\u003e\u003cspan style=\"font-style:normal\"\u003e\u003cspan style=\"font-variant-ligatures:normal\"\u003e\u003cspan style=\"font-weight:400\"\u003e\u003cspan style=\"white-space:normal\"\u003e\u003cspan style=\"background-color:#ffffff\"\u003e\u003cspan style=\"text-decoration-thickness:initial\"\u003e\u003cspan style=\"text-decoration-style:initial\"\u003e\u003cspan style=\"text-decoration-color:initial\"\u003e\u003cspan style=\"font-size:12pt\"\u003e\u003cspan style=\"background-repeat:no-repeat\"\u003e\u003cspan style=\"box-sizing:border-box\"\u003e\u003cspan style=\"color:#1f497d\"\u003e学習モデルは、画像 (CD-SEMS、光学画像)、時刻歴データ (発光分光法)、およびテキストのプロセス情報に基づいて開発されます。クラスのサブセットには、(1) 画像データを前処理して学習ベースのモデルを作成するアプローチ、(2) モデルの検証、(3) ナノメカニカル スイッチ製造への応用、および (4) クラウド ベースの実装、データ セキュリティ、およびデータの標準化。\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e \u003cbr\u003eキャンセルポリシー: オンデマンド番組のキャンセルは受け付けておりません。\u003cbr\u003e\u003cbr\u003eイベント連絡先:\u003cbr\u003eミシェル・ファビアーノ\u003cbr\u003e電子メール: mfabiano@semi.org\u003cbr\u003e携帯電話: 310.930.7669","brand":"semi.org","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":40234370138179,"sku":"14537","price":16400.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0567\/3402\/3747\/files\/FEMC6800x800_929dfeb5-f691-4a0d-8aac-45d79fef315a.png?v=1776701695","url":"https:\/\/store-dev2.semi.org\/ja-jp\/products\/flex-electronics-webinar-master-class-may-2021-on-demand","provider":"SEMI Dev 2","version":"1.0","type":"link"}