セミナー検索結果：706件

• 2020年11月25日(水) 確率的グラフィカルモデル・統計的機械学習の基礎とその応用　＜オンラインセミナー＞ ～ データ生成モデル、データマイニング、人工知能への応用 ～

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• 2020年11月19日(木) 多目的最適設計の基礎・手法と実設計への活かし方　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 最適設計の基礎、勾配法、進化計算法、ベイズ最適化、物理ベース最適化、データマイニング、実設計への活かし方と応用事例 ～

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• 2020年11月18日(水) CAE解析精度を向上させる「データ同化」の基礎と高速化・最新技術　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ データ同化手法の種類、逐次型データ同化手法、Pythonによる実装とデモ、データ同化の高速化技術 ～

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• 2020年12月15日(火) ディープラーニングの基礎と活用のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ ディープラーニングの基礎、Pythonプログラミングの基礎、最新のディープラーニングアルゴリズムの実装法 ～

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• 2020年11月09日(月) NNC（Neural　Network　Console）によるディープラーニングプログラミングとそのポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ 深層学習の基礎、SONY-NNCによる深層学習と実装法、深層学習とGPU ～

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• 2020年11月02日(月) データ分析技術とAI・機械学習の基礎と実践のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ データ分析の手法と例、AIの基礎と学習手法および実装法、アンサブンル学習の手法、ビッグデータ分析の実践のポイント ～

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• 2020年10月08日(木) ベイズ統計およびカルマンフィルタの基礎とその実装方法　＜オンラインセミナー＞ ～ データ同化とベイズ統計学、状態空間モデルと将来予測、カルマンゲインと状態の予測誤差の分散、カルマンフィルタの実装 ～

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• 2020年10月05日(月) 深層学習およびアテンション技術の基礎と画像処理への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 深層学習の基礎、画像処理の基本となる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、近年注目を集める「アテンションメカニズム（注意機構）」と画像処理への応用技術　～

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• 2020年08月05日(水) 強化学習の基礎と実装のポイント　＜オンラインセミナー＞　 ～ 強化学習とディープラーニング、強化学習のアプローチ、手法の選択のための指針と応用例 ～

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• 2020年09月18日(金) Pythonによるデータ分析の基礎と機械学習への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ モジュールの使い方とデータの可視化、行列データの扱いと集計分析、Scikit-learnによる機械学習 ～

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• 2020年07月21日(火) ディープラーニングの基礎と最新アルゴリズムおよび実践的最新技術　＜オンラインセミナー＞ ～ 過学習と正則化法、転移学習、深層学習モデルの鳥瞰、CNNとRNN、勾配降下法、パラメータの初期化、極端学習機械とリザバーコンピューティング、運用のコツと注意点 ～

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• 2020年08月20日(木) ベイズ推論の基礎と信号処理・ノイズ除去への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ ノイズの重畳した観測データからの信号推定技術、ベイズ統計の応用、センサー信号処理のノイズ除去への応用 ～

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• 2020年08月06日(木) Tableauによるデータ分析の基礎と効果的な活用法 ＜オンラインセミナー＞　 ～ データ分析・活用の現状、Tableauの機能とデータ分析、データ活用の推進 ～

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• 2020年07月31日(金) 強化学習の基礎と実装のポイント　＜オンラインセミナー＞　 ～ 強化学習とディープラーニング、強化学習のアプローチ、手法の選択のための指針と応用例 ～

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• 2020年07月22日(水) データサイエンスの基礎とAIプロジェクトの実践とポイント ＜オンラインセミナー＞ ～ データサイエンスが支える説明可能なＡＩ、ＡＩの分類、データサイエンスを活用したプロジェクト立案、データサイエンティストの育成と活用 ～

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• 2020年07月17日(金) スモールデータ解析とアンサンブル学習および生体情報・医療データ解析への応用 ＜オンラインセミナー＞ ～ 次元削減と回帰分析、アンサンブル学習とサンプリングを組み合わせた不均衡データ解析、居眠り運転予知、健康診断、脳波データ解析への応用 ～

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• 2020年07月03日(金) Pythonプログラミングの基礎とデータ処理の実践講座　＜オンラインセミナー＞ ～ NumPy、pandasを用いたデータ読み込み・操作、Matplotlib、seabornを用いたデータ可視化技術 ～

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• 2020年05月29日(金) 深層学習・ＧＡＮの基礎と異常検知技術への応用 ＜オンラインセミナー＞ ～ 不良サンプルが入手できない場合での異常検知法とシステムへの応用・事例 ～

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• 2020年04月23日(木) 実験計画法の基礎と効果的な活用法およびそのポイント ～ 1人１台PC実習付 ～ ～ 統計学の基礎、実験データの解析法、２因子実験（２元配置）、多くの因子を効率的に実験できる直交表による実験計画法とポイント ～

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• 2020年06月04日(木) データ同化の基礎と解析・予測への応用およびポイント ～ ベイズ推定・カルマンフィルタ・アンサンブルカルマンフィルタの基礎とデータ同化技術への応用 ～

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• 2020年06月25日(木) ディープラーニングの基礎と最新アルゴリズムおよび実践的最新技術 ～ 過学習と正則化法、転移学習、深層学習モデルの鳥瞰、CNNとRNN、勾配降下法、パラメータの初期化、極端学習機械とリザバーコンピューティング、運用のコツと注意点 ～

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• 2020年06月23日(火) 多変量解析の基礎と適切なデータ解析技術への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 多変量解析における一変量統計、基本となる二変量の取り扱い、重回帰分析、主成分分析、ロジスティック回帰分析、分散分析、判別分析、目的に応じた多変量解析 ～

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• 2020年06月01日(月) ベイズ統計の基礎とデータ分析への効果的な活用実践講座　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 条件付き確率とベイズの定理、機械学習への応用、事後分布に基いた統計推測、ベイズモデリングと予測分布 ～

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• 2020年05月13日(水) Kerasによる深層学習の応用と実践および最新技術　＜オンラインセミナー＞ ～ シーケンシャルモデルとFunctional APIモデル、BERTによるTwitterの感情分類、画像の転移学習、ファイン・チューニングによる精度向上手法 ～

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• 2020年06月29日(月) Pythonによるデータマイニングの基礎とデータ解析技術実践講座　～ デモ付 ～　＜オンラインセミナー＞ ～ データマイニングの基礎、機械学習、教師あり学習モデル、教師なし学習モデルにおける重要なポイント ～

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• 2020年04月28日(火) システム開発におけるDockerコンテナ導入活用のノウハウと分散バージョン管理との統合 　＜オンラインセミナー＞ ～ Dockerコンテナの実行、Docker Compose のネットワークとボリューム、Docker Swarm オーケストレーション ～

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• 2020年04月27日(月) Pythonによる効率の良いExcelデータ処理技術とその実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ Pythonの文法、Excelシートの読み書き、集計処理、書式設定、グラフ作成、覚えておきたいPythonのテクニック ～

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• 2020年04月02日(木) ビジネスデータサイエンスの基礎と実践　～ 1人1台ＰＣ演習付 ～ ～ ビジネスデータサイエンスの考え方・基本手順、 データの見方、統計的な分析、深層学習 ～

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• 2020年04月01日(水) Pythonプログラミングの基礎とデータ処理の実践講座　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ NumPy、pandasを用いたデータ読み込み・操作、Matplotlib、seabornを用いたデータ可視化技術 ～

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• 2020年03月27日(金) 計測・制御系システムにおける機械学習の基礎と適用及び実装のポイント [大阪開催] ～ 機械学習技術の基礎、計測・制御ｼｽﾃﾑの高性能化や異常検出他への活用法、モデル・学習アルゴリズムの最適選定および実装の勘所 〜

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• 2020年03月13日(金) 人工知能（AI）の基礎と言語処理への活かし方：自然言語処理の応用とアプリケーション　～デモ付～ ～ 人工知能の要素技術としての知識、推論、探索、学習技術、自然言語処理に必要な形態素解析、構文解析、意味解析技術 ～
  

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• 2020年02月28日(金) 強化学習の基礎と最適化への応用および実装例　～デモ付～ ～ 強化学習の基礎（報酬・価値関数・Q学習）、最適解を得るための手法、応用例、DQNによる学習性能の向上、プログラミング実装のデモ ～

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• 2020年02月20日(木) PyTorchによるディープラーニングの基礎講座　～１人１台PC実習付～ ～ ニューラルネットの枠組み、最急降下法と誤差逆伝播法、「numpy」と「tensor」、PyTorch の学習プログラム手順、PyTorch による実装例 ～

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• 2020年03月31日(火) 機械学習の基礎と予測モデルの作成とおよび 予測精度向上のポイント ～１人１台PC実習付～ ～　機械学習の基礎、クラス分類・回帰アルゴリズムの基礎と予測精度検証および変数選択法　～

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• 2020年03月04日(水) 圧縮センシングの基礎と応用および最新技術 ～ 圧縮センシングによる信号処理の運用例と応用、最新技術、今後の展望 ～
  

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• 2020年02月10日(月) テキストマイニングの基礎と「暗黙知の可視化・数値化」による技能伝承の応用と実践　～１人１台PC実習付～ ～ テキストマイニングの原理と使用例、暗黙知の形式知化手法、技術伝承における事例と実習 ～

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• 2020年02月06日(木) 人工知能・機械学習による時系列情報の異常検知とその応用 ～ 基本的な異常検知アルゴリズム、時系列信号の特徴抽出、機械データ・バイタルデータ・動画像からの異常検知 ～

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• 2020年03月12日(木) 機械学習の基礎とモデル化の効率的な使い分けおよび機械学習の最適化 ～ 機械学習の最新動向、機械学習とモデル化の効率化手法、データ解析の手順とパターン識別　、機械学習の最適化、応用事例 ～

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• 2020年01月22日(水) Pythonによるデータサイエンスの基礎と実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ Pythonを用いた分類分析、クラスタリング、回帰分析、異常検知技術とプログラミング ～

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• 2020年01月20日(月) サポートベクトルマシンの基礎と適切なパラメータチューニング　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ SVMを用いたパターン認識の方法、多クラスシステムの具体的構築法、学習とモデル選択、特徴抽出と特徴選択 ～

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