セミナー検索結果：503件

• 2018年06月26日(火) ＩｏＴにおけるデータ分析の基礎と実践ノウハウ 　〜１人１台PC実習付〜 〜 データ分析の進め方、機械学習の基礎、時系列データ分析、故障予測・不良品判定への応用 〜

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• 2018年05月25日(金) 統計的品質データ解析の基礎と実践　 〜１人１台PC実習付〜 〜　記述統計と推測統計解析法、プロセスの能力評価と工程能力指数、測定システム分析とその応用　〜　

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• 2018年04月26日(木) Pythonによるパターン認識の基礎と実装およびディープラーニングの応用技術 〜 1人１台ＰＣ実習付 〜 〜 Pythonのプログラミング、　機械学習の各種手法と深層学習、 自動的なパラメータチューニング、Python による深層学習(Deep Learning)の利用技術　〜

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• 2018年05月08日(火) 生体信号処理技術とＲ・機械学習による効果的なデータ分析および応用　〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜 ストレスと感情、生体信号の時系列分析、Ｒによる統計の基礎、データの可視化・解析・機械学習と応用例 〜

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• 2018年03月26日(月) 基礎から学ぶPythonによるデータ分析と機械学習　〜１人１台PC実習付〜 〜 パッケージの使い方とデータの可視化、多変量データと多変量解析、Scikit．learnによる機械学習 〜

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• 2018年03月19日(月) 機械学習(MT法)と信号処理による異常検出技術の基礎と故障未然防止法　〜 信号解析ソフトウェア付 〜 〜 機械学習(MT法)を理解するための統計学、フィルタ処理技術、MT法を使った異常信号監視技術の原理と実践・事例 〜

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• 2018年03月12日(月) 統計的品質管理（SQC）の基礎と最適化および実務ポイント 〜 演習付 〜 〜 統計的品質管理（SQC）、QC7つ道具、新QC7つ道具、解析手法、SQCによるデータ解析と実務上のポイント 〜

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• 2018年03月09日(金) ビッグデータの分析技術と応用事例および効果的活用法 〜 ビッグデータで何が変わるか・何ができるか、ビッグデータの分析技術・効果的活用法と注意点 〜

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• 2018年03月05日(月) カルマンフィルタの基礎とシステム状態推定への応用・例 〜 個別相談付 〜 〜 カルマンフィルタの基礎、フィルタリング、ランダムウオークの推定、ＭＡＴLＡＢプログラム、システム推定への応用と例　〜

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• 2018年02月21日(水) ベイズモデリングの基礎と統計的推定・パターン認識への応用例　〜1人1台ＰＣ実習付〜 〜 ベイズ統計モデリングとRとStanを用いた実習、複数の確率分布の組み合わせたモデリング、パターン認識とベイズ識別器、画像再構成の例 〜

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• 2018年02月20日(火) インテリジェントセンサとIoTセンサデータの産業応用 〜 IoT社会におけるビッグデータ処理と駆動させるインテリジェントセンサ技術、IoTシステムの成功例 〜

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• 2018年02月15日(木) ディープラーニングと生体ビッグデータを活用した医療・創薬技術とその応用 〜 人工知能と分類機械学習の統合による疾患の薬剤標的分子探索、バーチャルスクリーニングに対する人工知能の応用 〜

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• 2018年02月02日(金) Pythonによる機械学習とデータ分析への応用　〜 １人１台PC実習付　〜 〜 機械学習の概要、過学習とその対応と回帰モデル、機械学習、データ分析とセンサデータによる回帰分析 〜

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• 2018年01月30日(火) 適応信号処理・適応フィルタの基礎とノイズ除去への応用　〜デモ付〜 〜 FIRフィルタとIIRフィルタ、オンライン学習、LMS・NLMS・APA・RLS法の特徴と適切な適応アルゴリズムの選択、雑音除去・エコーキャンセラ・干渉抑圧への応用例 〜

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• 2018年01月25日(木) 統計的品質管理・データ解析手法とその活用のポイント　〜１人１台PC実習付〜 〜 品質を見える化する統計的品質管理、管理図の活用、品質データの判定と分散分析、相関と回帰分析、直交表 〜

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• 2018年01月18日(木) 基礎から学ぶ人工知能と機械学習：要素技術と応用および最新動向 〜 深層学習、予測モデル学習、サポートベクトルマシン、ニューラルネットワーク、応用領域と最新事例 〜

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• 2017年12月22日(金) センサデータ処理技術の基礎と異常検知・予測システムへの応用 〜 センサデータからの知識・パターン発見による実データ・現場データの活かし方 〜

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• 2017年12月14日(木) ワイブル解析・信頼性加速試験データ解析と寿命予測への活用実践講座　〜１人１台PC実習付〜 〜 信頼性解析の基礎、ワイブル確率紙とExcelを用いた解析演習、市場故障データ解析、加速試験結果からの寿命予測事例 〜

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• 2017年12月14日(木) 機械学習技術の基礎と計測制御システムへの応用および実装のポイント　[大阪開催] 〜 機械学習技術と最新動向、計測・制御の高性能化や異常検出への活用法、学習アルゴリズムの選定ポイント、公開ライブラリの有効活用と実装技法 〜

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• 2017年12月12日(火) 機械学習のための推定・分類手法と最適な活用事例　〜1人1台ＰＣ実習付〜 〜 基礎から機械学習を正しく理解するためのパラメータ推定（ベイズ推定・最尤推定）、分類・回帰、最急降下法、活用事例、Rによる実習 〜

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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12月06日(水) Pythonの基礎とデータ分析への効果的な活用法　〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜 Pythonによる回帰分析、判別分析、テキストマイニング、画像処理、深層学習応用 〜

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• 2017年11月30日(木) 機械の動作を高精度に予測する新型ＡＩ（ＤＢＴ）技術とその応用　〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜 機械制御発のＡＩプログラム、世界最速の学習スピード、逐次学習（オンライン学習） 〜

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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21日(火) 統計的品質データ解析の基礎と効果的な活かし方 〜 １人１台PC実習付 〜 〜　統計データ分析法による統計的推定と予測信頼限界、管理図の活用法、工程能力指数、測定システム分析、仮説検定、重回帰分析のポイント　〜

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• 2017年11月15日(水) 製造業におけるIoT・人工知能（AI）の効果的な使い方とその応用 〜　IoT・人工知能（AI）に必要となる組織体制と現場での適用戦略、歩留まり向上、品質改善、予兆保守への活かし方 〜

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• 2017年11月15日(水) 統計的音響信号処理技術の基礎と深層学習を用いた応用技術 〜 音響信号処理の基礎と応用、深層学習を用いた音声認識・音声変換、音源分離・音声変換 〜

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• 2017年11月14日(火) ベイズ統計の基礎と効果的なデータ解析法　〜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、ベイズ決定理論と予測分布、マルコフ連鎖モンテカルロ法 〜

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• 2017年11月02日(木) 強化学習の基礎と最新技術・応用例 〜 強化学習の基礎、価値関数法、方策探査法、うまく学習させるコツ、DQN、階層強化学習、逆強化学習 〜

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• 2017年10月30日(月) 実習で学ぶPythonの基礎マスター講座　〜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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• 2017年10月27日(金) 統計的音響信号処理技術の基礎と深層学習を用いた応用技術 〜 音響信号処理の基礎と応用、深層学習を用いた音声認識・音声変換、音源分離・音声変換 〜

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• 2017年10月24日(火) 自動車・機械部品における加速試験の進め方とデータ解析・評価および信頼性向上 〜　加速試験の目標と考え方、故障物理と故障モデル、効果的な加速（寿命）試験と耐久性試験の方法およびノウハウ　〜 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

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• 2017年10月13日(金) Chainer（Ver.２）によるディープラーニングの実装方法とそのポイント 〜 最急降下法と誤差逆伝播法、Chainerの基本プログラム、Ｔｒａｉｎｅｒ、ＲＮＮとＬＳＴＭ、ChainerでのGPU利用・CuPy 〜

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• 2017年10月11日(水) パターン認識技術と自動運転技術への応用・例　 〜 自動運転技術に関わる識別・認識・検出・推定への応用、人工知能とニューラルネットワーク、画像処理・認識技術、深層学習への発展 〜

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• 2017年10月05日(木) 生体信号処理技術の基礎と人間支援システムへの応用　〜デモ付〜 〜 機械学習に基づく生体信号解析の基礎、筋電位や脳波、加速度信号を使ったマン・マシンインタフェースへの応用 〜

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• 2017年10月04日(水) Rによるモンテカルロ法の実践講座　〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜 乱数発生法・無作為抽出法から最先端の最尤推定法・ベイズ推定法に至る統計手法の活用法 〜

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• 2017年10月03日(火) Excelによる多変量解析の実践修得講座　〜１人１台PC実習付〜 〜　多変量解析の種類と選択方法 、各解析方法（重回帰分析・判別分析・因子分析）の結果の見方および分析手法と活用法のポイント　〜

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• 2017年09月12日(火) 時系列データ解析・モデル化の基礎と機械学習を活かした予測・検知・推定への応用　〜デモ付〜 　〜 時系列データと特徴と分類、定常モデル・非定常モデル、機械学習による予測精度向上、Rによるデモ 〜

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• 2017年09月08日(金) 価値を引き出す情報可視化技術の基礎とデータマイニングの応用 〜 情報可視化のプロセス、多次元データ、木構造、ネットワークの可視化、可視化ツールによるデータ分析 〜

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• 2017年09月07日(木) 実世界センサデータ処理の基礎と行動認識・屋内位置推定への応用 〜 実世界データ処理の基礎、高度なセンサデータ処理と最新手法、機械学習に基づくパターン認識 〜

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