◆◆CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会『Python/Numpy基礎講習会』『ベイズ統計学入門』12/29(日)◆◆

◆◆CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会『Python/Numpy基礎講習会』『ベイズ統計学入門』◆◆

インサイトの勉強会は年の瀬ぎりぎりまで頑張ります。
29日の『Python/Numpy基礎講習会』『ベイズ統計学入門』の
組み合わせはこれからデータサイエンスを学習される方には
スタートに調度よい組み合わせです。また、今年のうちに
復習をされたい方にもお勧めです。

【開催日】 12月29日(日)
【 時間 】■「Python/Numpy基礎講習会」
               10:00-14:30(12時~1h休憩)
     ■「ベイズ統計学入門」14:40-18:10
      ※片方のみの参加も可能です。

【 会場 】 インサイト会議室
      (文京区本郷5-29-12-407 赤門ロイヤルハイツ)
      https://goo.gl/maps/f19oJ4AvYt9zZzkT9

       (または文京区礫川地域活動センター)
        https://goo.gl/maps/VaKEXbqtGwuqP2y8A

【 会費 】 各2,000円

【 内容 】「Python/Numpy基礎講習会基」
       Pythonの利点・欠点
       PythonとNumpyの違い
       Pythonの概要
       Numpyの概要
       CAEへの適用事例
       実装方法
       質疑、討論
        (コードを丁寧にご説明します。)

     「ベイズ統計学入門」
        ベイズの理論
        ベイズの定理
        確率変数と確率分布
        離散型・連続型
        ベイズ更新
        非ベイズ

   (いづれもソースコードは後日配布)
————————————————-
シミュレーションと実験、生産・運用現場での 計測の融合を
目指したデータサイエンス勉強会を開始して1年、 開催回数は
40回を超えました。実際に業務でデータサイエンスを取り
入れていらっしゃる方、これからどのように取り入れていくか
模索中の方など取り組みは様々ですが、データサイエンスに
対する期待は高まっており幅広い業種の方々に継続的に
ご参加頂いております。
少人数の勉強会ですので、こちらから提供した情報や知識に
ついて、感じたことをコメントしていただければ幸いです。
また、こんな事が出来るといいなと言う意見があれば、お聞かせください。

尚、同業他社様のご参加はご遠慮頂いております。

——————————–
【お問い合わせ/お申込み】
  tmiyoshi@meshman.jp 総務部 三好
   ・ご希望のテーマと日付 
   ・氏名
   ・所属
   ・連絡先
   をご記入ください。
  tel:05088854787
――――――――――――――――
http://www.meshman.jp/seminar/seminar.html#datascience_1118
――――――――――――――――
★皆様のご参加をお待ちしております!

◆◆【in富山】CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会 12/26(木)◆◆

◆◆【in富山】CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会
   『決定木とランダムフォレスト』◆◆

ご好評頂いておりますインサイトの勉強会、
2度目の富山開催です。

【テーマ】『決定木とランダムフォレスト』
【日 時】12月26日(木)13:20-16:50
【場 所】富山県民会館 703号室
      富山市新総曲輪4-1
     https://www.bunka-toyama.jp/kenminkaikan/access-parking/index.html
【参加費】2,000円
【内 容】分類木/回帰木
     アンサンブル学習
     決定木の精度
     目的関数
     分割条件(エントロピー、ジニ府純度、分類誤差)
     CAEへの適用事例(アイデアの例示のみ)
     実装方法
     質疑、討論
 (ソースコードは後日配布)

※キャンセルは前日までにご連絡ください。
当日連絡なしのキャンセルは以後参加をお断りいたします。

————————————————-

シミュレーションと実験、生産・運用現場での
計測の融合を目指したデータサイエンス勉強会を開始して1年、
開催回数は40回を超えました。
実際に業務でデータサイエンスを取り入れていらっしゃる方、
これからどのように取り入れていくか模索中の方など
取り組みは様々ですが、データサイエンスに対する期待は高まっており
幅広い業種の方々に継続的にご参加頂いております。
  尚、同業他社様のご参加はご遠慮頂いております。
——————————–
【お問い合わせ/お申込み】
   インサイト総務部 三好
   tmiyoshi@meshman.jp
   05088854787
    参加ご希望の方は
    ご希望の回、お名前、所属、ご連絡先を明記ください。
――――――――――――――――
★皆様のご参加をお待ちしております!

◆◆【in大阪】CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会 12/25(水)◆◆

◆◆【in大阪】CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会
  午前『過去の勉強会のレビュー等』、
  午後『自己組織化マップ』◆◆

ご好評頂いておりますインサイトの勉強会、大阪5度目の開催です。
午前、午後、片方のみの参加も可能です。
————————————————————
【日時】 12月25日(水)
      午前:9:30-12:00
      午後:13:20-16:50

【参加費】午前・午後 各2,000円
【場所】 大阪市北区中津1丁目15-20 REBANGA中津ビル301号室
      https://goo.gl/maps/VtFsQJkdegyMAdUv7

 ※キャンセルは前日までにご連絡ください。
  当日の無連絡キャンセルは以後参加をお断りいたします。

【内容】<午前の部>「過去の勉強会のレビュー」
    ^^^^^^^^^^^^^^^^^
     ※過去に勉強会に参加された方限定。
      *Q&A
      *補足説明又は復習
      *最近のデータサイエンス調査状況
      *環境構築指南
      *実装動作確認(既配布ソースコードについて)
      *Pythonコーディングポイント指導
     (要望に応じ内容変更が有り得る事があります)

   ※会議室提供のwi-fiによるインストールはネット
    トラフィックへの負荷の観点よりご遠慮下さい。
    ご自分で設置のwi-fiよりお願いします。

    ————————————————
    <午後の部>「自己組織化マップ(SOM)」
    ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
      *利用の目的
      *深層学習におけるデータの選別と分類
      *SOMの特徴・理論
      *競合学習とは
      *適用事例、アルゴリズム
      *ラベリングとその注意点
      *­適用事例
      *実装方法

    (ソースコードは後日配布)

    ————————————————-

インサイトでは、シミュレーションと実験、生産・運用現場での
計測の融合を目指してデータサイエンス勉強会を始めて1年、
開催回数は40回を超えました。
実際に業務でデータサイエンスを取り入れていらっしゃる方、
これからどのように取り入れていくか模索中の方など
幅広い業種の方々に継続的にご参加頂いております。

少人数の勉強会ですので、こちらから提供する情報や知識について
感じたことをコメントしていただければ幸いです。
また、こんな事が出来るといいなと言う意見があれば、
是非お聞かせください。
 尚、同業他社様のご参加はご遠慮頂いております。

——————————–
【 お問い合わせ/お申込み】
   インサイト総務部 三好
   tmiyoshi@meshman.jp
   05088854787
   参加申し込みの方は
   ご希望の回、お名前、所属、ご連絡先をお送りください。
――――――――――――――――――
★皆様のご参加をお待ちしております!
――――――――――――――――――
東京、名古屋でも開催中
http://www.meshman.jp/seminar/seminar.html

◆◆【in名古屋】CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会12/24(火)◆◆

◆◆【in名古屋】CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会
  午前『Python/Numpy体験講習』
  午後『異常検知の基礎』◆◆
—————————————————————
ご好評頂いておりますインサイトの勉強会、名古屋4度目の開催です。
午前、午後、片方のみの参加も可能です。
—————————————————————
【日 時】 12月24日(火)
      午前:9:30-12:00 『Python/Numpy体験講習』
      午後:13:20-16:50『異常検知の基礎』

【参加費】各2,000円
【場 所】 名古屋市中村区名駅2-42-10名駅ハイツ5C 号室
     きのこの森カーテン貸し会議室
      https://goo.gl/maps/aHFjxAgdLGdnURCQ6

  ※キャンセルは前日までにご連絡ください。
   当日の無連絡キャンセルは以後参加をお断りいたします。

【内容】<午前の部>「Python/Numpy体験講習」
    ^^^^^^^^^^^^^^^^^
      *Pythonの利点・欠点
      *Pythonと Numpyの違い
      *Pythonの概要
      *Numpyの概要
      *CAEへの適用事例
      *実装方法
      *質疑、討論

    ————————————————
    <午後の部>「異常検知の基礎」
    ^^^^^^^^^^^^^^
      *基本的な考え方
      *正規分布に従うデータ
      *1変数正規分布
      *多変量正規分布
      *クラスター分析の概要
      *多変量正規分布
      *ケーススタディ
      *実装方法
      *質疑、討論

    (ソースコードは後日配布)

————————————————-

シミュレーションと実験、生産・運用現場での
計測の融合を目指して、データサイエンス勉強会を開催して1年、
開催回数は40回を超えました。
実際に業務でデータサイエンスを取り入れていらっしゃる方、
これからどのように取り入れていくか模索中の方など
幅広い業種の方々に継続的にご参加頂いております。

少人数の勉強会ですので、こちらから提供する情報や知識について
感じたことをコメントしていただければ幸いです。
また、こんな事が出来るといいなと言う意見があれば、
是非お聞かせください。
 尚、同業他社様のご参加はご遠慮頂いております。

——————————–
【 お問い合わせ/お申込み】
   インサイト総務部 三好
   tmiyoshi@meshman.jp
   05088854787
    参加申し込みの方は
    ご希望の回、お名前、ご所属、ご連絡先をお送りください。
――――――――――――――――――
★皆様のご参加をお待ちしております!
――――――――――――――――――
東京、大阪での勉強会は下記ホームページにてご検討ください。
http://www.meshman.jp/seminar/seminar.html

◆◆CAE技術者の為のPython/Numpy体験講習会12/16(月)◆◆

【開催日】 12月16日(月)
【 時間 】 13:20~16:50
【 会場 】 インサイト会議室、又は
      文京区礫川地域活動センター
【 会費 】 2,000円
【 内容 】Pythonの利点・欠点 Pythonと Numpyの違い   Numpyの概要   CAEへの適用事例   実装方法   質疑、討論
(ソースコードは後日配布)   ※過去に弊社で開催した同タイトル講習会と同内容です。

————————————————-
現在弊社では、CAE技術者がデータサイエンスを利用することを
推進しております。
データサイエンスの処理プログラム言語は現在PythonとRが主流ですが、RからPythonへの移行が予想されます。
データサイエンスのプログラムを組む際に、計算速度の観点や
ライブラリを利用する為にはNumpyの利用が必須です。
こそでこの講習会ではPython全般の基礎知識とNumpyに焦点を絞りしました。
コードを丁寧にご説明します。
小規模な勉強会です。これからデータサイエンスの学習をお考えの方には特にお勧めです。

★また、AdvOnWinに添付されたADVENTUREの各コマンドを自動実行
できるようにPythonのスクリプトを作りましたのでご紹介致します。

——————————–
【お問い合わせ/お申込み】
tmiyoshi@meshman.jp 総務部 三好
・ご希望のテーマと日付
・氏名
・所属
・連絡先
をご記入ください。
tel:05088854787
――――――――――――――――
★皆様のご参加をお待ちしております!

◆◆CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会『スパースモデリング』12月12日(木)◆◆

【開催日】 12月12日(木)
【 時間 】 13:20~16:50
【 会場 】 インサイト会議室、又は
      文京区礫川地域活動センター
【 会費 】 無料
(ソースコードは後日配布)
【 内容 】 スパースモデリングは、一般的に無駄の多い大量のデータの中から少量の本質的なデータを抽出する技術と言われていますが、ノイズを含む画像からノイズを除去するのにも利用されています。 それは正則化と言う技術を利用して実現されます。正則化の中でも特にL1ノルムを使った正則化が注目されており、LASSOと呼ばれております。スパースモデリングの成果は、MRIの画像解析や、ブラックホールの画像の高解像度化で良く知られてます。LASSOは単純に回帰の技術として利用する事も可能です。

————————————————
————————————————
インサイトでは、シミュレーションと実験、生産・運用現場での計測の融合を目指し、昨年11月よりデータサイエンス勉強会を始め、40回を超える開催を行ってきました。これからのトレンドに備え、幅広い分野の方々に継続的にご参加頂いております。
「仕事でデータサイエンスを使っているが、何となく曖昧だったところをはっきりさせたかった。」という動機で
参加された方もいらっしゃいます。
少人数の勉強会ですので、こちらから提供する情報や知識
について感じたことをコメントしていただければ幸いです。
また、こんな事が出来るといいなと言う意見があれば、
是非お聞かせください。
 尚、同業他社様のご参加はご遠慮いただく場合がございます。

——————————–
【お問い合わせ/お申込み】
tmiyoshi@meshman.jp 総務部 三好
・ご希望のテーマと日付
・氏名
・所属
・連絡先
をご記入ください。
tel:05088854787
――――――――――――――――
★皆様のご参加をお待ちしております!

▼ホームページ
http://www.meshman.jp/
▼Twitter

▼セミナーカレンダー
http://www.meshman.jp/seminar/schedule.pdf

◆◆CAE技術者のためのデータサイエンス勉会 『ベイズ統計学入門』『ベイズ最適化』◆◆

【開催日】 12月13日(金)

【 時間 】  ■「ベイズ統計学入門」10:00-14:30 (12:00-13:00休憩) ■「ベイズ最適化」14:40-18:10

※片方のみの参加も可能ですが、 「ベイズ最適化」は「ベイズ統計学入門」の回に 参加された方、または「ベイズ統計学」の基礎を ご理解の方向けです。

【 会場 】 文京区礫川地域活動センター       https://goo.gl/maps/VaKEXbqtGwuqP2y8A

【 会費 】 各2,000円

【 内容 】 「ベイズ統計学入門」   ベイズの理論   ベイズの定理   確率変数と確率分布   離散型・連続型   ベイズ更新   非ベイズ

「ベイズ最適化」 実験する度に今までの実験結果に基づいて 「ベイズ的に」次の実験をデザインするのが ベイズ最適化です。製造業等、様々な分野で実 験の効率化を図ることが出来ると考えられてい ます。ガウス過程による回帰をうまく使って、 実験計画法における新しい実験候補を探索した り、回帰モデルやクラス分類モデルのハイパー パラメータ (学習では求まらないため事前に 決めるべきパラメータ) を決定する方法です。 内容は、実験計画法、ベイズ以外の探索手法の 紹介、獲得関数、探索と活用のトレードオフ、 ガウス過程など。
(ソースコードは後日配布)

————————————————-

インサイトでは、シミュレーションと実験、生産・運用現場での
計測の融合を目指し、昨年11月よりデータサイエンス勉強会を始め、40回を超える開催を行ってきました。これからのトレンドに備え、幅広い分野の方々に継続的にご参加頂いております。
「仕事でデータサイエンスを使っているが、何となく曖昧だったところをはっきりさせたかった。」という動機で
参加された方もいらっしゃいます。
少人数の勉強会ですので、こちらから提供する情報や知識
について感じたことをコメントしていただければ幸いです。
また、こんな事が出来るといいなと言う意見があれば、
是非お聞かせください。
尚、同業他社様のご参加はご遠慮いただく場合がございます。

——————————–
【お問い合わせ/お申込み】
tmiyoshi@meshman.jp 総務部 三好
・ご希望のテーマと日付
・氏名
・所属
・連絡先
をご記入ください。
tel:05088854787
――――――――――――――――
http://www.meshman.jp/seminar/seminar.html#datascience_1118
――――――――――――――――
★皆様のご参加をお待ちしております!

▼2019年度 2級“直前” 合格対策講習会
http://www.meshman.jp/seminar/seminar.html#2019tyokuzen
▼ホームページ
http://www.meshman.jp/
▼Twitter

▼セミナーカレンダー
http://www.meshman.jp/seminar/schedule.pdf

「 第1回インサイトデータサイエンスカンファレンス 」のご案内

「 第1回インサイトデータサイエンスカンファレンス 」のご案内
————————————————
【日 時】 令和元年8月5日 13:00-17:00
【場 所】 近畿大学東京センター
【主 催】 株式会社インサイト
【参加費】 無料
【定 員】 36名
————————————————
詳細はこちらhttp://www.meshman.jp/seminar/DSconference1st.html
————————————————
この度はインサイトデータサイエンスカンファレンスと
題しまして、弊社で開催して参りましたデータサイエンス勉強会の
成果を総括する意味と、勉強会のテーマの中で殆ど触れていない
深層学習について補う意味で、講師の先生方をお招きして

弊社の勉強会は主に製造業や建設業において
「データ同化」を実用化する事を目指して
必要な基礎的な知識を習得していこうと言う目的で始め、
幅広い分野の方々のご参加を頂きました。
今回のカンファレンスで対象とする聴講者は、
機械学習や深層学習を業務に取り入れたいと考え或る程度調べたり勉強したりしているが、
適用対象の選定、実務への適用方法の決定にお困りの方と考えております。

タイムテーブル

13:00~ 開会挨拶 (インサイト技術顧問 和田先生)
13:15~ 中林靖 東洋大学教授
■「AIの諸問題への適用とデータ収集技法」
13:55~  荻野正雄 大同大学准教授
■「粒子初期配置のためのクラスタリング
アルゴリズムや深層強化学習の応用」
14:35~ 弊社社長 三好昭生
■「チュートリアル-データ同化の為の
ベイズ統計学の基礎」
15:15~ 休憩
15:25~  株式会社HPCテック奥山様 (ハードウェアのトレンド)
■「データサイエンスを取りまく最近の高速計算機」
16:05~ 和田義孝 近畿大学教授
 ■「機械学習を援用した構造解析のための
学習用データ設計」
16:45~  閉会挨拶
17:00 終了

★皆様のご参加をお待ちしております★
————————————————–
ーー<株式会社インサイトについて>---

株式会社インサイトは今年で創立20周年。ベンチャー企業育成のため東京大学につくられたインテリジェント・モデリング・ラボラトリー(IML)から誕生しました。「設計用大規模計算力学システムの開発プロジェクト ( 通称 ADVENTURE) 」(日本学術振興会未来開拓学術研究推進事業「計算科学」分野プロジェクト)等、大学と連携した様々なプロジェクトに参加しました。そこで得た最先端の技術を一般にも利用し易いソフトウェアに変換して提供すること、また、プログラミング技術や解析技術などの分野で質の高い知識を広く一般に提供することで社会に貢献していきたいと考えています。大学からの技術移転の便宜を考慮して、オフィスは東京大学の赤門前にあります。
――――――――――――――――
▼ホームページ
http://www.meshman.jp/
▼Twitter

▼セミナーカレンダー
http://www.meshman.jp/seminar/schedule2018_2019.pdf
▼大きさの異なる粒子をランダムに配置するソフトウェア
最先端をカスタマイズするメッシュマンシリーズ
http://www.meshman.jp/meshman/ParticlePacking.html

第12回ADVENTURE定期セミナー

開催要項

【日 時】 6月13日(木) 13:00 – 17:20
【場 所】  東京大学 工学部8号館 地下1階 85講義室
【参加資格】どなたでも参加できます
【受講料】  20,000円 (一般)/5,000円 (学割)
懇親会費:1,000円
【お問い合わせ・お申込み】 advseminar@meshman.jp
————————————————————
開催趣旨

今回の定期セミナーはADVENTURE_Magneticの開発と応用と題し、ADVENTURE_Magnetic、特に静磁場の領域分割解析の基礎事項の解説から最新モジュールのご紹介まで充実した内容になっております。

セミナー後に場所を移動して有料懇親会を予定しておりますのでこちらも是非、ご参加ください。
————————————————————
【プログラム】

1 13:00-13:10 開会の挨拶
ADVENTUREプロジェクトリーダー
東京大学大学院工学系研究科 教授 吉村 忍
2 13:10-14:00
ADVENTUREとポスト「京」プロジェクト
東京大学大学院工学系研究科 教授 吉村 忍
現在開発が進められているエクサスケールスパコン「ポスト京」のための9つの重点課題プロジェクトにおいて様々なシミュレーションコードの開発が進められています。本講座では、重点課題6のサブ課題A「燃焼器・ガス化炉」における燃焼流-伝熱-熱応力連成解析、及びサブ課題C「洋上風力発電」における流体-構造-疲労損傷連成解析での、ADVENTUREモジュールの役割についてご紹介します。
3 14:00-14:50
静磁場の領域分割解析の要点
九州大学 名誉教授 金山 寛
平成における大規模(線形)静磁場解析用の前処理手法の開発研究を振り返り基礎的な事項の復習を行う。
1.線形静磁場における2つの定式化
〈1・1〉 H法
〈1・2〉 A法と電流補正
〈1・3〉 ネデレック要素(辺要素)
〈1・4〉 線形静磁場における有限要素法近似
2.A法の定式化と領域分割法
3.インターフェイス問題とその前処理方法
4. ADVENTURE_Magneticのデフォールト前処理
(diag)とBDD-DIAG
14:50-15:05 休憩
4 15:05-15:50
ADVENTURE_MagneticおよびWindows版の最新動向
八戸工業大学工学部機械工学科 講師 杉本 振一郎
開発中のADVENTURE_Magnetic最新版は、1,300億自由度の準定常解析に成功しています。また、回転機の解析に本格的にスーパーコンピュータを利用できるようになり、計算時間を500分の1以下にすることに成功しました。本講演では、ADVENTURE_Magneticの最新動向、新たに公開するADVENTURE_Magnetic_on_Windows Ver.0.3bについて紹介します。
5 15:50-16:35
ADVENTURE_FullWave・
波動音響解析モジュール; ADVENTURE_Sound

宮崎大学工学部電気システム工学科 准教授 武居 周
今年の春にリリースしました新モジュール:ADVENTURE _Sound、および今年度リリース予定ADVENTURE_Fullwaveについて解説します。本モジュールで扱うことができる波動現象は、一般的に数値シミュレーションの実施に要する計算時間やメモリ量が多大であるため困難です。これらのモジュールでは階層型領域分割法による並列化を中心とする技術開発により、これまで困難であった大空間の波動解析が実用時間内に可能とします。セミナーでは両モジュールの概要、原理、使用方法等についてお話し致します。

1. 波動音響解析コード:ADVENTURE_Soundについて
〈1.1〉 概要
〈1.2〉 扱う方程式について
〈1.3〉 解析機能紹介
1.3.1 定常解析
1.3.2 非定常解析
1.3.3 精度検証結果について
〈1.4〉 数値例の紹介

2. 高周波電磁界解析コード:ADVENTURE_Fullwaveについて
〈2.1〉 概要
〈2.2〉 扱う方程式について
〈2.3〉 解析機能紹介
2.3.1 定常解析
2.3.2 非定常解析(開発中)
2.3.3 精度検証結果について
〈1.4〉 数値例の紹介
3. その他
〈3.1〉 想定しているユーザー
〈3.2〉 おすすめの使用方法
〈3.3〉 今後のリリース予定等

6 16:35-17:15
MagneticのWindows版の実際
株式会社インサイト 研究開発部主査 淀 薫
ADVENTURE_Magnetic_on_Windowsは、WindowsでADVENTURE_Magneticによる電磁場解析を簡単に行えるようにしたモジュールです。ADVENTURE_Magnetic_on_Windowsの最新版を使って、インストールからサンプル例題の解析、ParaViewによる可視化までの一連の手順を実演しながらご紹介します。
7 17:15-17:20
閉会の挨拶
九州大学 名誉教授 金山 寛

セミナー後に場所を移動して有料懇親会を予定しておりますので こちらも是非、ご参加ください。

———————————————————
◆詳細 :ADVENTUREホームページ
———————————————————
ADVENTUREプロジェクトとは

正式名称:「設計用大規模計算力学システムの開発プロジェクト 」日本学術振興会 未来開拓学術研究推進事業の一環としてスタートした、ライセンスフリーかつオープンソースの大規模並列CAEシステムADVENTUREの保守・ 開発・無料公開を行っている産学連携プロジェクトです。

★ADVENTURE:
ADVanced ENgineering analysis Tool for Ultra large REal world

データサイエンス勉強会[自己組織化マップ](無料!)4月12日(金):ML_05

CAE技術者向けデータサイエンス勉強会
テーマ:自己組織化

日時:4月12日(金)13:20~16:50
場所:インサイト会議室(東大赤門前)
(4名を超える場合: 礫川地域活動センター)
お問い合わせは support@meshman.jp(総務部 三好)まで。

■ 内容(1月25日、2月28日開催と同内容です)
*SOM(Self OrganizingMap)利用の目的
*深層学習におけるデータの選別と分類
*SOMの特徴・理論
*競合学習とは
*適用事例、アルゴリズム
*ラベリングとその注意点
*適用事例
*実装方法

*皆様のご参加、お待ちしております*

インサイトの講習会スケジュールはこちらから↓
http://www.meshman.jp/seminar/schedule2018_2019.pdf

簡単CAEソフト「Meshman」, CAEシステム開発をサポート