【評判】簡単に数理最適化アプリが作れる！製造業における数理最適化の活用術
【PR】この記事には広告を含む場合があります
-
-
本コースの特徴 -
受講生の声
講座情報
- ・講師名：Masahide TAKASUKA （高須賀将秀）(詳しい経歴はこちら)
- ・作成日：2025-05-17
- ・レクチャー数：22
- ・週間：0記事
- ・月間：1記事
- ・年間：2記事
- ・全期間：2記事
レビュー数
レビュー数の推移
本講座のレビューに関して記載された記事数の「直近6カ月の推移」を以下のグラフにまとめました。
| Month | Progress |
|---|---|
| 5月 | |
| 6月 | |
| 7月 | |
| 8月 | |
| 9月 | 1 |
| 10月 | 1 |
レビュー数
学習内容
数理最適化の基本概念と定式化手法を習得し，目的関数と制約条件の適切な設定方法を理解できる
Excelソルバー，Python in Excel，Streamlitを用いた各種数理最適化の実装方法をマスターできる
製造業における材料切断，生産計画，スケジューリングなど具体的な最適化事例を分析・解決できる
クラウド環境（Snowflake，Azure等）で数理最適化アプリケーションを構築・デプロイできる
大規模な最適化問題に対する実践的なアプローチと解決策を考案・実装できる
最適解だけでなく，複数の実行可能解を保持・分析する方法を理解し応用できる
Excelソルバー，Python in Excel，Streamlitを用いた各種数理最適化の実装方法をマスターできる
製造業における材料切断，生産計画，スケジューリングなど具体的な最適化事例を分析・解決できる
クラウド環境（Snowflake，Azure等）で数理最適化アプリケーションを構築・デプロイできる
大規模な最適化問題に対する実践的なアプローチと解決策を考案・実装できる
最適解だけでなく，複数の実行可能解を保持・分析する方法を理解し応用できる
詳細
本講座では，製造業における様々な課題を数理最適化で解決するための実践的知識とスキルを提供します．
基礎理論から始まり，Excel，Python，Streamlitを用いた実装方法，
さらにはクラウド環境でのアプリケーション構築まで段階的に学習できます．
材料切断最適化，生産計画最適化，スケジューリング最適化など具体的な5つの製造業の事例を通して，
理論と実践の両面からアプローチします．
数理最適化の未経験者でも，各ステップを丁寧に解説するので安心して学習できます．
さらに，実社会での最適化問題特有の課題や解決策，複数の実行可能解を保持・分析する方法など，
実務で本当に役立つ知識も習得できます．
Snowflakeやクラウドコンテナを活用したスケーラブルな最適化アプリケーションの開発・デプロイ方法も詳細に解説します．
理論だけでなく，すぐに現場で使える実践力を身につけたい方に最適な講座です．
本コースの特徴
本コースの特徴を単語単位でまとめました。以下の単語が気になる方は、ぜひ本講座の受講をオススメします。
最適
数理
こと
工事
講師
問題
アプリケション
デタ
Udemy
ルト
立会
コンテンツ
2025
よう
イベント
手配
業務
訪問
以下
受講
実務
技術
設計
デモ
モデル
定式
巡回
探索
計算
Streamlit
受講者の感想
本講座を受講した皆さんの感想を以下にまとめます。
人間らし
大きく
強く
ない
なく
やすい
大きかっ
評価や口コミ
参考になる受講者の口コミやレビューを以下にまとめます。
良い点
- ● 基礎から実装までを詳しく説明してくれて、とても参考になった。
レビューの一覧
・Udemy Instructor Meet Up 2025に参加して感じた，オンライン教育における「人間らしさ」の価値[2025-10-05に投稿]
・PyCon JP 2025@広島でStreamlit × 数理最適化アプリを展示してきた話[2025-09-28に投稿]
他にオススメな関連講座のランキング
