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・本ページは，2025年11月22日開催「最適解を高速応答！Linuxで作る電子回路設計AI」セミナ受講者向けの販売ページです．本セミナを受講していなかった方は，ご利用いただけません．
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仕様

1. 講義動画346分
2. 解説329頁
   

講義内容

(1) 機械学習とは
・機械学習の概要
・機械学習と従来の計算処理の違い
・機械学習の分類
・機械学習のアルゴリズムの説明
・機械学習の実例（プリント基板の配線情報から放射電界を予測）
(2) 機械学習の応用事例（座学）
・差動線路のZoddとZevenを配線情報から予測（順問題・回帰）
・目的のZodd・Zevenになる差動線路の配線情報を予測（逆問題・回帰）
・3組の差動線路のSパラメータを配線情報から予測（順問題・回帰）
・3組の差動線路の特性を最適化（最適化問題）
・TDR波形から回路構成を予測（分類）
・近傍電磁界を分類（クラスタリング）
(3) 機械学習の応用事例（実習）
(4) 機械学習に必要な環境
(5) データ処理（実習）