セミナー検索結果：606件

• 2024年03月07日(木) 多変量解析の基礎と統計分析およびデータ可視化への応用とそのポイント　＜オンラインセミナー＞ ～多変量解析の基礎、多変量解析の原理、各分析法の実例と留意点とそのポイント、多変量解析のツールとデータ可視化とそのポイント　～

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• 2024年03月12日(火) ソフトウェア開発における品質データ・メトリクス活用によるソフトウェア品質向上への応用とそのポイント　〜 演習付 〜　＜オンラインセミナー＞ ～ データ／メトリクス活用の必要性と活用法、データ／メトリクス活用の基礎、データ／メトリクス活用による定量的品質改善手法と事例およびそのポイント、バグ分析と問題点の検出と対策 ～

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• 2024年03月13日(水) ボルツマンマシンの基礎と異常検知への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ AI技術とボルツマンマシンの関係、ボルツマンマシンの基礎と制限ボルツマンマシン、異常検知への応用 ～

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• 2024年01月29日(月) 統計的品質管理の基礎と実践のポイント　～演習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 測定データの特徴の把握方法、QC７つ道具の活用、検定と推定、相関分析・回帰分析、実験計画法の基礎 ～

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• 2024年01月26日(金) データ活用による異常検知の基礎とPythonを用いた実践のポイント　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ データサイエンスにおける異常検知の基礎、入出力データ／時系列データに基づく異常検知の実践手法 ～

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• 2023年11月15日(水) ベイズ推定の基礎とPythonを活用したデータ解析の実践　～１人１台PC実習付～ ～ ベイズ分析、ベイズ推定量の算出、変化点に対するベイズ推定、ロジスティック回帰モデルに対するベイズ推定 ～

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• 2023年12月21日(木) 強化学習の基礎とＰｙｔｈｏｎによるアルゴリズムの実装およびその応用　～１人１台PC実習付～ ～ 機械学習と強化学習の位置づけ、代表的な強化学習アルゴリズムの紹介、PythonとOpen AI Gymによる強化学習アルゴリズムの実装 ～

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• 2023年12月19日(火) 実験計画法の基礎と効果的なデータ活用および実践のポイント ～ 実験計画法と統計学の基礎、確率密度関数、一元配置分散分析、二元配置分散分析、直交配列表、多重比較法 ～

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• 2023年12月19日(火) Pythonによる機械学習データ分析の基礎と実践のポイント　～デモ付～　＜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、重回帰分析、主成分分析、クラスタ分析、Scikit learnによる機械学習 ～

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• 2023年12月11日(月) 多変量解析の基礎とRによるデータ分析法および予測・判別・要因分析への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 「回帰分析・主成分分析・因子分析・判別分析」の基礎、データ分析の応用、Rを活用した分析方法 ～

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• 2023年12月08日(金) ベイズ推定の基礎と実装法およびデータ分析への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ ベイズ推定の意義、ベイズの定理、ベイズ推定のアルゴリズムと実装方法のデモ、ベイズ推定の応用 ～

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• 2023年11月01日(水) Pythonによる時系列データ分析の基礎と効果的なデータ分析および予測への応用　～１人１台PC実習付～ ～ データ分析の基礎と推測、時系列データの特徴、自己回帰性モデル、データの予測とシミュレーション ～

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• 2023年12月26日(火) Pythonを用いたスパースモデリングの基礎と実践応用　～デモ付～　　＜オンラインセミナー＞ ～ 実例を用いたスパースモデリングの概要、スパースモデリングにおけるPythonの使い方とデータ分析手法、実問題における適用事例 ～

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• 2023年10月10日(火) ベイズ統計学の基礎とベイズモデリングの応用のポイント 　＜オンラインセミナー＞ ～ ベイズ統計学の基礎と計算アルゴリズム、種々のベイズモデリングとその応用と注意点 ～

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• 2023年10月03日(火) Ｒで学ぶマルチレベルモデルの基礎と分析への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ マルチレベルモデルで扱うデータ形式の理解、ランダム切片モデル、ランダム傾きモデルと実例、構造方程式モデルの枠組みによる分析、縦断データを扱ったモデリング ～

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• 2023年09月07日(木) ベイズ統計学の基礎とデータ分析への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 統計学の基礎、ベイズの定理、最尤法とベイズ推定、MCMC法と回帰モデルへの応用 ～

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• 2023年09月11日(月) ベイズ最適化技術と実装方法およびＣＡＥへの応用　＜オンラインセミナー＞ ～ ガウス過程回帰の理論と予測分布、ベイズ最適化アルゴリズム、パラメータの最適化および実装のポイント、ＣＡＥにおける活用法 ～

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• 2023年09月04日(月) PythonによるExcelデータ処理と自動化プログラミング実践講座　＜１人１台PC実習付＞ ～ Pythonの概要とExcelを扱うライブラリ、プログラムの書き方と実行方法、Excelブック、行、列、セルの操作法、書式、印刷の設定 ～

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• 2023年08月30日(水) Pythonによる数理最適化の基礎と実務への応用　＜１人１台PC実習付＞ ～ 線形最適化問題、整数線形最適化問題、グラフ最適化問題、非線形最適化問題の特徴と代表的アルゴリズムおよびPythonプログラミング ～

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• 2023年08月29日(火) ベイズ統計学の基礎とデータ分析への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 統計学の基礎、ベイズの定理、最尤法とベイズ推定、MCMC法と回帰モデルへの応用 ～

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• 2023年07月04日(火) 技術者・研究者のための多変量解析の基礎とデータ分析への効果的な活用法　～ デモ付 ～　＜オンラインセミナー＞ ～ 決定木の特徴とデータ分割基準、重回帰分析の理論と推定結果の読み方、ロジット分析とプロビット分析、主成分分析と因子分析 ～

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• 2023年08月31日(木) 能動学習・ベイズ最適化によるデータ解析と効率的な学習への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ ガウス過程回帰、能動学習とベイズ最適化の基礎と応用、学習の最適な停止タイミングの決め方 ～

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• 2023年09月15日(金) マルチモーダルセンサ情報処理の基礎と物体・環境認識および異常検知への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ センサ信号の取得方法およびマルチモーダルセンサの扱い方、センサ信号からの特徴量抽出、機械学習を用いた物体／環境認識や異常検知への応用 ～

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• 2023年09月15日(金) マテリアルズインフォマティクスの基礎と少数データに対応するためのデータ科学活用のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ マテリアルズインフォマティクスの基礎、機械学習による材料設計、モデルの解釈・説明、限られたデータへの対処法 ～

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• 2023年08月25日(金) 異常検知の実務ポイントとPythonによるデータ解析の実践　～１人１台PC実習付～ ～ 異常検知の手順、Pythonによる異常検知：判別モデルと時系列モデル、実事例に基づく異常検知の事例 ～

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• 2023年08月24日(木) バイオメトリクス技術の基礎とシステム実用化のポイントおよび最新動向　＜オンラインセミナー＞ ～ バイオメトリクスの実用化技術、セキュリティの国際標準化、アフリカでの実証実験、生体認証と暗号技術の融合 ～

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• 2023年08月04日(金) AIの最新技術動向およびAIの導入・実装のコツと実践活用ノウハウ　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 自然言語処理／CNNを用いた画像認識技術、最新のAI技術（ChatGPT／Stable Diffusion／AIアクセラレータ／GPGPU）活用のポイント、AI導入・活用を成功させるコツ ～

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• 2023年07月27日(木) カルマンフィルタの基礎と実装技術およびロバストカルマンフィルタ開発とその応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ カルマンフィルタの基礎、最小二乗法とカルマンフィルタの実装方法、ロバスト推定とロバストカルマンフィルタ開発への応用 ～

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• 2023年07月24日(月) 情報可視化技術の基礎と多次元／時系列データ分析への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 情報可視化と視覚的分析、低次元から高次元までのデータ可視化分析、時系列データの可視化分析、高次元／時空間データへの応用と仮想空間の活用手法 ～

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• 2023年07月20日(木) 流体解析・流体シミュレーションの基礎とデータ科学を用いた性能最適化への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 流体力学の基礎、ものづくりのための流体シミュレーション、統計解析・機械学習・多目的最適化、流体シミュレーションとデータ科学の融合による次世代コンピュータ支援ものづくり ～

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• 2023年07月26日(水) ベイズ最適化技術の基礎と機械の最適設計への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 最適設計のための代表的手法、勾配法、進化計算法、代替モデリング、データマイニングによる最適設計技術 ～

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• 2023年07月26日(水) Pythonによる時系列データ解析と実践のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ データの可視化と前処理、自己回帰モデル、状態空間モデル、Python/Jupyter notebookによる時系列データ解析手法とその実践 ～

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• 2023年07月11日(火) Pythonによるセンサデータ処理と異常検知への応用および実装プログラミング　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ Ｐｙｔｈｏｎを用いた機械学習による時系列データ処理と異常検知プログラミング、分類分析、クラスタリングなどのパターン認識手法の基礎 ～

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• 2023年07月07日(金) ＩｏＴによる工場のコストダウン手法とその改善ポイント 　＜オンラインセミナー＞ ～ 作業工数と在庫の削減、個別実績原価と設備保全費の低減、製造リードタイムの短縮、品質留まり、設備総合効率、工場生産性の向上 ～

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• 2023年07月05日(水) ワイブル解析の基礎と信頼性データ解析への応用　～演習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ ワイブル確率紙による分布パラメータ推定、不完全データのプロット法、再現試験による耐久目標の設定 ～

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• 2023年06月13日(火) 異常検知技術の基礎と実用的アプローチおよび機械学習アルゴリズムによる応用 　＜オンラインセミナー＞ ～ ホテリング理論、異常識別、外れ値検知、変化検知、異常検知に利用される機械学習 ～

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• 2023年06月30日(金) センシングデータ解析の基礎とPythonによる品質予測、異常値予測、映像データ解析への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ センシングデータ解析の基礎、センシングデータからの不良品検出、動作解析、移動情報解析への応用、Pythonによるデータ解析への応用 ～

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• 2023年06月26日(月) アナログLSI回路の設計歩留まり検証手法とそのポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ 統計の基礎、アナログ設計における歩留まり検証の考え方とノウハウ、単体MOSを用いた歩留まり検証のシミュレーションと正しい検証手順 ～

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• 2023年06月15日(木) AI制御モデリングの基礎と制御用モデル構築への実践応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 制御モデリングおよびAI学習手法の基礎、実機実例から学ぶ機械学習による制御用モデル構築および最適制御手法 ～

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• 2023年05月30日(火) 連合機械学習：機械学習の基礎からTensorFlowを用いた実装まで　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ Federated Learning（FL）の概要、FLを活用するための機械学習／深層学習の基礎、FLの原理とアルゴリズム、TensorFlowによるFLの実装 ～

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