人工智能AI及数字孪生的SmartUQ机器学习与仿真报告会(回放)

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共3讲 更新到第3讲
当前总时长:3小时47分40秒
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本课适合哪些人学习:

1、仿真工程师

2、测试工程师

3、数字孪生工程师

4、优化设计工程师

5、高校研究生及科研人员


你会得到什么:

1、学习高效的数据采样和实验设计技术

2、理解灵敏性分析方法

3、学习代理模型的生成过程

4、感受不确定性传递的分析方法

5、体会逆向分析与模型修正


课程介绍:

仿真在各行各业广泛应用所产生的价值不言而喻,但仿真的有效使用仍然面临着挑战,而这个挑战可以通过机器学习(ML)得到帮助,比如,仿真运行时间比较长限制了可执行的分析类型及可探索的输入、场景和设计可能性的数量,针对这种情况,可训练ML模型来预测仿真的结果。其好处是,一旦经过训练,ML模型可以获得比运行仿真本身更短的预测时间,从而消除了对可执行的分析类型和分析深度的限制。同样,ML模型也可用于测试,实验数据或数字孪生,通过使用这些数据训练出ML模型,无需执行测试或实验能就够预测未来测试,实验或数字孪生的结果。 

费劲获得的仿真模型和/或测试数据,如何让其发挥最大作用?

如何利用已有数据进行模型校准?

如何更加深层次地利用仿真或测试数据?

如何让仿真快速地驱动决策?

如何通过高效采样获得数字孪生的有效代理模型?

欢迎关注以上问题的技术人员来参加SmartUQ系列讲座,本次系列讲座涵盖典型机器学习ML和UQ工作流所需的工具,包括SmartUQ演示和客户用例示例,主要包括


报告一:仿真/测试和数字孪生的现代实验设计和数据采样(点击进入直播间)


报告二:快速、准确和全面的SmartUQ机器学习模型(点击进入直播间

报告三:减小仿真与测试差距的机器学习(点击进入直播间)

二、主讲嘉宾

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Gavin Jones  SmartUQ首席应用工程师


资深应用工程师,负责航空航天、国防、汽车、燃气轮机和其他行业客户的仿真和统计工作,为SmartUQ数字孪生/数字线程计划做出了主要贡献。



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Sky Hung博士 SmartUQ高级数据科学家

资深数据科学家,为SmartUQ现代工程应用开发突破性人工智能做出了主要贡献,具有丰富的SmartUQ在工程领域的客户支持经验。

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课程相关图片:

  • 第1讲 仿真/测试和数字孪生的现代实验设计和数据采样-5月10日
  • 第2讲 快速、准确和全面的SmartUQ机器学习模型-5月20日
  • 第3讲 减小仿真与测试差距的机器学习-5月29日
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首次发布时间:2024-05-11
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