セミナー検索結果：530件

• 2018年08月20日(月) 要件漏れを無くし高品質を実現するためのソフトウェア開発法とそのポイント ～ 効率的要件確認と充分性確保、仕様書作成の注意事項、効果を上げるレビュー計画と管理法、テストの効率化 ～

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• 2018年07月26日(木) 基礎から学ぶPythonプログラミングとその実践　～１人１台PC実習付～ ～ Pythonプログラムの基礎、データ構造、モジュールの利用、例外処理、標準ライブラリ ～

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• 2018年07月31日(火) 機械学習・深層学習によるセンサデータ処理と異常検知への応用 ～ センサデータの分類分析とクラスタリング、時系列データからの異常検知・変化点検出、深層学習を用いたセンサデータ認識技術 ～

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• 2018年07月30日(月) 自然言語処理技術の基礎と産業応用 ～ 深層学習による自然言語処理、情報抽出とテキストマイニング、情報分析、機械翻訳、対話システムへの応用 ～

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• 2018年07月27日(金) 量子プログラミングの基礎と開発のポイント ～ 量子系と量子アルゴリズムの例、量子プログラムの解析手法、開発する上でのポイント ～

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• 2018年09月03日(月) 不確実性が高い顧客要求の分析技法と変更要求を考慮した見積り法　～演習付～ ～ 未確定部分の推定と不確実性の見積り、RFPの分析、リスク対策の検討、見積りの論理矛盾パターンとその対応 ～

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• 2018年07月20日(金) 見える化によるデータ指向の定量的ソフトウェア品質マネジメントと改善のポイント ～ ソフトウェア開発データ可視化と統計分析、データの良否判定、工数見積の妥当性確認モデルの作成 ～

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• 2018年05月17日(木) 要求分析・要求開発技術の基礎と漏れ・不具合を防ぐ要求仕様書の作成法　〜演習付〜 〜 要件仕様の分析技術、要件開発技術の要点とグローバル開発のための仕様記述方法 〜

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• 2018年04月02日(月) 実践で活かすためのプロジェクトマネジメントの基礎とノウハウ 〜 コミュニケーションマネジメント、ステークホルダーマネジメント、行動規範 〜

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• 2018年05月08日(火) ソフトウェアにおけるリスク分析とシステム保証・実施例および活用のポイント 〜 FTA、FMEA、STAMP／STPAによるリスク分析とアシュアランスケースの実践的な活用 〜

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• 2018年06月12日(火) システム開発プロジェクトにおけるリスク管理の基礎と実践ノウハウ 〜 リスク管理プロセス、残存リスクとコンテンジェンシー予備費、リスク管理の事例 〜

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• 2018年06月08日(金) 仕様の問題点を洗い出す「ワークシート」を使った「仕様書レビュー」とその実践　〜演習付〜 〜 利用・機能の視点で仕様の問題点を洗い出す、仕様書レビューで気をつけるべきポイント 〜

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• 2018年05月07日(月) 要件漏れをなくし、ソフト品質を向上させるレビュー・テストとそのノウハウ 〜 効率的要件確認と充分性確保、仕様書作成の注意事項、効果を上げるレビュー計画と管理法、テストの効率化 〜

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• 2018年06月06日(水) Tensorflowによるディープラーニング技術と解析精度向上手法 〜 CNN MNIST分類器、CNN CIFAR-10分類器の構築、データフロー解析とデバッキング、解析精度向上手法とポイント 〜

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• 2018年05月07日(月) ＣＡＮとＣＡＮｏｐｅｎの基礎と応用および車載セキュリティ技術 〜 ＣＡＮプロトコル、リアルタイムスケジューリング、最適なオフセット決定手法、車載セキュリティの最新技術 〜

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• 2018年05月21日(月) AUTOSARのアーキテクチャと車載システム開発および開発例 〜 AUTOSARの仕様の概要、開発手法と開発フロー、インタフェース設計、ECUインテグレーション 〜

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• 2018年06月14日(木) ＤＲＢＦＭの基礎とソフトウェア開発における活用・成功のポイント　〜演習付〜 〜 DRBFMワークシートの目的、記載内容、作成時の注意点と成功のポイント、新規開発とDRBFM 〜

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• 2018年03月28日(水) 抜け漏れをなくし、手戻りを起こさない適切な要求仕様の書き方実践講座　〜PC実習付〜 〜 派生開発へも応用できる USDMを用いた要求仕様記述作法とその勘所 〜

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• 2018年03月19日(月) 組込みソフトにおける実践的レビュー法と効果的なノウハウ　〜演習付〜 〜現実的で効果的なレビュー手法、各フェーズにおけるレビューの押さえ所、勘どころ 〜

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• 2018年02月14日(水) フレームワークによる機械学習とディープラーニングの基礎と実践　〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜 機械学習／ディープラーニングを行う際に必要なデータ処理の基本、機械学習／ディープラーニングのプログラミング解説 〜

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• 2018年02月05日(月) ソフト品質確保のためのレビュー計画と品質管理のポイント　〜演習付〜 〜 ソフトウェア品質評価と基準値の考え方、プロジェクトの目的と品質目標、レビュー計画書の考慮すべき点　〜

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• 2018年02月01日(木) 成功するプロジェクトの計画策定手法と「見える化」による工程遅延の防止策 〜 プロジェクトの工程管理の基礎、リスク・マネジメントのプロセス、スケジュール管理（工程管理）の手法、工程遅れの是正方法 〜

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• 2018年01月31日(水) Caffe２によるディープラーニングの基礎と実践　〜１人１台PC実習付〜 〜 初学者のためのディープラーニングの基礎、Ｃａｆｆｅ２の構造、Ｐｙｔｈｏｎと数値計算、ｉＯＳ／Ａｎｄｒｏｉｄでの動作 〜

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• 2018年01月26日(金) 限られた開発期間で高品質を実現するためのソフトウェア開発法とそのポイント　[大阪開催] 〜 要件定義の効率化、問題発生のリスク管理、設計レビュー・テストの有効化、変更手順の見える化 〜

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• 2018年01月17日(水) ＩｏＴにおけるセキュリティ対策とそのポイント 〜　IoTにおける最新セキュリティ脅威、セキュリティ規制・ガイドラインと対策事例 〜

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• 2018年01月15日(月) プロジェクト管理の基礎と成功ノウハウおよび問題プロジェクトの未然防止 〜 「問題を起こさない」「問題を早く発見する」「起きた問題を立て直す」プロジェクト管理法 〜

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• 2017年12月20日(水) 要件充分性と品質確保のためのソフトウェアレビュー・テストとそのノウハウ　〜１人１台PC実習付〜 〜 要件の検証と要件実現方法検討、効果を上げるレビュー計画と管理法、テストの効率化 〜

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• 2017年12月18日(月) 統合化ＢＯＭの構築と効果的な活用のポイント 〜 IoT時代のものつくりプラットフォームと統合化BOMソリューション 〜

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• 2017年12月11日(月) Caffe２によるディープラーニングの基礎と実践　〜１人１台PC実習付〜 〜 初学者のためのディープラーニングの基礎、Ｃａｆｆｅ２の構造、Ｐｙｔｈｏｎと数値計算、ｉＯＳ／Ａｎｄｒｏｉｄでの動作 〜

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• 2017年11月24日(金) TDAとテンソル分解に基づく最新ディープラーニング技術と時系列データ・グラフデータ解析への応用 〜 TDA（位相データ解析）と深層学習による時系列データ解析、テンソル分解によるグラフデータ解析 〜

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• 2017年11月16日(木) 組込みソフトウェアのテスト設計効率化と検証コストの削減 〜　テスト計画、テスト実施中の効率化手法、網羅効率の高いテストケースの作成とポイント　〜

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• 2017年11月13日(月) ＤＲＢＦＭの基礎とソフトウェア開発における活用・実施のポイント　〜演習付〜 〜 よいＤＲＢＦＭとは、ＤＲＢＦＭワークシート作成時の注意点と工夫すること 〜

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• 2017年10月11日(水) MISRA-Cの基礎と信頼性を高めるソフトウェア開発法　〜演習付〜 〜 機能安全規格との関係、逸脱手続書の記載内容、AutomotiveSPICEや機能安全による信頼性向上への応用 〜

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• 2017年09月20日(水) 基礎から学ぶディープラーニングと「TensorFlow」および効果的な活用法　〜デモ付〜 〜 ニューラルネットワークとディープラーニングの基礎、TensorBoardを用いた可視化、自然言語の扱い、RNNの実装 〜

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• 2017年09月14日(木) バグ・不具合を作りこまないためのソフトウェア開発手法と実践ノウハウ／事例　［大阪開催］ 〜 現実的に実行可能かつ最適化された対策の進め方、不具合情報の有効活用、各種改善事例とノウハウ 〜

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• 2017年09月11日(月) Ｏｐｅｎ　ＣＶ　３．２による画像処理プログラミングの基礎と実践　〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜 OpenCVの基礎知識、フィルタ処理、ラベリング、テンプレートマッチング、局所特徴量、カメラキャリブレーション 〜

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• 2017年09月06日(水) IoTにおけるセンサ技術の基礎と効果的な活用法 〜 ＩｏＴシステムに応用するためのセンサの動作原理、磁気センサ、光センサ、位置センサの特徴と効果的な活用のポイント〜

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• 2017年09月04日(月) ＡＵＴＯＳＡＲによる車載ソフトウェア開発とその開発例 〜 AUTOSARのコンセプトとアーキテクチャ、開発手法と開発フロー、モデルカーによる開発例 〜

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• 2017年08月25日(金) 基礎から学ぶ人工知能の開発法と実装例 〜 人工知能の基礎と実装例（認識系、推論系、探索系、制御系）、人工知能開発の企画、デバッグ、評価 〜

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• 2017年08月22日(火) フレームワークによる機械学習とディープラーニングの基礎と実践　〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜 機械学習／ディープラーニングを行う際に必要なデータ処理の基本、機械学習／ディープラーニングのプログラミング解説 〜

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