セミナー検索結果：538件

• 2022年06月28日(火) デジタルツイン技術の基礎とスマートものづくりへの応用　～ デモ付 ～　＜オンラインセミナー＞ ～ デジタルツインの基礎と動向、キー技術、スマートファクトリ・スマートマニュファクチャリングへの応用、デジタルツインの実践と将来展望 ～

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• 2022年04月28日(木) ベイズ推定の基礎とデータ予測・解析への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ ベイズ統計の基礎と主観的確率、ベイズ統計における推定手法、データ解析と実装・例 ～

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• 2022年06月14日(火) 時系列データ解析の基礎と異常検知・異常診断技術への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 基礎確率モデルによるデータ解析とその応用、定常モデル、非定常モデル（ARIMAモデル、GARCHモデル） 、時系列波形異常検知技術の開発 ～

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• 2022年05月31日(火) 異常検知技術の基礎と機械学習アルゴリズムによる応用と事例　＜オンラインセミナー＞ ～ 異常検知に役立つ機械学習の基礎知識、異常識別、外れ検知、変化検知、SVMに基づく具体的異常検知の応用 ～

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• 2022年05月20日(金) 暗黙知の見える化とテキストマイニング・ＡＲ技術による技術伝承・技能継承への応用　　＜オンラインセミナー＞ ～ 暗黙知の形式値化手法、テキストマイニングの実践手順と技術伝承への活用、ＡＲコンテンツの特長と構成および開発効果検証、ＡＲコンテンツの技能継承への応用 ～

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• 2022年05月18日(水) Pythonによるデータ分析・機械学習プログラミングの基礎と実践のポイント　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ データ分析で用いられるPandas、MatplotlibおよびSeabornによるデータの可視化、Scikit-learnによる機械学習予測モデルの作成、PycaretによるローコードAI開発の実際 ～

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• 2022年04月26日(火) ベイズ推定の基礎とデータ予測・解析への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ ベイズ統計の基礎と主観的確率、ベイズ統計における推定手法、データ解析と実装・例 ～

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• 2022年05月02日(月) Pythonによる統計解析とデータ分析・予測への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ Pythonの基礎とプログラミング、Pythonによる記述統計、推測統計、データの視覚化、線形モデルによる予測 ～

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• 2022年04月15日(金) 現場主導のIT活用による持続的な労働生産性の向上と改善策　＜オンラインセミナー＞ ～ 「学び」で成果につなげる現場DXのあるべき姿と効果的な推進策 ～

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• 2022年04月14日(木) 製造業で活用するためのベイズ最適化と応用および実装のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ 線形回帰モデル、リッジ回帰モデルの確率モデル化、ガウス過程回帰の予測分布、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と事例 ～

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• 2022年04月12日(火) ＡＩデータ分析とデータサイエンス・予測モデル構築への応用　～演習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 分析課題の見つけ方、データ活用につながる仮説の出し方、機械学習の基礎、予測モデル構築 ～

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• 2022年06月21日(火) カルマンフィルタの基礎と実装のポイントおよび応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ カルマンフィルタのための基礎知識、線形カルマンフィルタと非線形カルマンフィルタ、カルマンフィルタの実装法 ～

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• 2022年06月17日(金) AI／機械学習システムの品質管理と品質保証および改善手法のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ 機械学習技術の特性と品質、AI／機械学習利用システムの品質保証ガイドライン、機械学習モデルのテスト技術 ～

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• 2022年06月13日(月) 深層学習の基礎とPythonによる深層学習モデルの開発・実装法　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 深層学習の基礎、転移学習とハイパーパラメータチューニング、深層学習モデルとその実装方法、様々な課題設定に合わせた深層学習手法 ～

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• 2022年06月06日(月) 統計的品質管理の基礎とExcelによる実践ポイント　～演習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ データの取り方とまとめ方、QC７つ道具と活用法、検定と推定、相関分析・回帰分析、合理的かつ精度の良い実験を行うための実験計画法の基礎 ～

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• 2022年05月26日(木) 関数データ解析手法の基礎と複雑な経時測定データの高精度な予測・推定への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 関数データ解析の基礎、関数主成分分析と関数回帰分析、Ｒを用いた予測・分類への活用、経時測定データ解析の応用 ～

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• 2022年04月07日(木) 実験計画法の基礎と効果的なデータ分析への応用　～演習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 分散分析（１元配置法と２元配置法）、完全実施要因計画と分析法、直交配列表を用いた計画と分析法、より効率よく実用に役立つ手法 ～

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• 2022年06月24日(金) ベイズ統計学の基礎とベイズ分析法への応用およびそのポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ ベイズ統計学の基礎、ベイズの定理の導出と具体例、最尤法とベイズ推定、古典的および現代のベイズ分析（回帰モデルのベイズ分析） ～

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• 2022年05月20日(金) 小規模データのための機械学習、深層学習の基礎と効率的なデータ解析への応用とそのポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ データ解析の基礎と手順、少数・高次元データの学習のための技術、人間の知識のモデル化技術、機械学習結果の評価・可視化・説明技術、データ不足を補う技術とそのポイント　～

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• 2022年05月09日(月) 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　＜オンラインセミナー＞ ～ 多変量解析の基礎、一変量統計、基本となる二変量の取り扱い、多変量解析の原理と各分析の実例 、データ可視化技法と適用例　～

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• 2022年06月30日(木) スパースモデリングの基礎と機械学習を用いた最適制御への応用　～ デモ付 ～　＜オンラインセミナー＞ ～ スモールデータからの機械学習への応用、スパースモデリングの最適化問題やシステム制御への応用 ～

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• 2022年06月03日(金) デジタルツイン技術の基礎とスマートものづくりへの応用　～ デモ付 ～　＜オンラインセミナー＞ ～ デジタルツインの基礎と動向、キー技術、スマートファクトリ・スマートマニュファクチャリングへの応用、デジタルツインの実践と将来展望 ～

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• 2022年05月12日(木) 時系列データの基礎とAI学習を用いた制御モデリングへの応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 時系列制御モデリングとAIモデルによる最適制御法のポイント、豊富な実例から学ぶ実践的なデータサイエンスの製品適用法 ～

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• 2022年05月10日(火) 量子コンピュータの基礎とソフトウェア開発への応用　～ デモ付 ～　＜オンラインセミナー＞ ～ 量子アニーリング方式・量子ゲート方式の概要と基礎技術解説、量子コンピュータを活用したソフトウェア開発事例とその解説 ～

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• 2022年04月28日(木) マテリアルズ・インフォマティクス（ＭＩ）の基礎と機械学習／ベイズ統計を用いたその応用　＜オンラインセミナー＞ ～ ＡＩによるＭＩの展開と開発動向、機械学習・ベイズ統計を用いた材料開発のポイント、第一原理計算による効率的な材料開発事例 ～

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• 2022年04月01日(金) Ｐｙｔｈｏｎプログラムの基礎と効率の良いＥｘｃｅｌデータ処理への応用と実践　＜オンラインセミナー＞ ～ Pythonの文法、効率的な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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• 2022年03月10日(木) 深層強化学習の基礎と応用および最適化技術　＜オンラインセミナー＞ ～ 深層学習の基礎、強化学習問題、深層Ｑネットワークを用いた学習、プロ棋士より強い学習法、深層強化学習の応用例 ～

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• 2022年03月07日(月) 時系列データ解析の基礎とモデリングによる将来予測への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 時系列データの前処理、時系列データからの特徴抽出、時系列モデリングによる将来予測とモデルの評価 ～

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• 2022年02月09日(水) ディープラーニングによる異常検知技術の基礎と運用方法のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ 特徴量と特徴空間、識別問題、ニューラルネットワーク、異常サンプルがない・少ない場合の手法、最新異常検知技術と運用方法 ～

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• 2022年02月16日(水) 多変量解析の基礎と予測・データ分析への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 回帰分析・重回帰分析、主成分分析、因子分析の基礎と注意点、Rによるデモと応用例 ～

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• 2022年03月30日(水) システム同定法の基礎とベイズ推定を用いた動的システムモデリングへの応用　　＜オンラインセミナー＞ ～ 予測誤差法による標準的なシステム同定法、ベイズ推定法を用いたシステム同定における適切なパラメータ設定のポイント ～

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• 2022年01月27日(木) 確率的グラフィカルモデルの基礎とデータサイエンスへの応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 統計的機械学習の目的とメリット、ベイズ推定とマルコフ確率場、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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• 2022年01月17日(月) Pythonによるセンサデータ処理と異常検知への応用および機械学習プログラミング　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ Python、scikit-learn、numpyを用いたセンサデータのパターン認識、異常検知・分類分析のプログラミング ～

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• 2022年01月14日(金) ケモインフォマティックスの基礎と応用のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ ケモインフォマティックスで使用される機械学習・AI手法、化学・医薬学への応用と事例 ～

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• 2022年01月13日(木) 機械学習による特徴量エンジニアリングの基礎とマテリアルズＤＸへの応用　＜オンラインセミナー＞ ～ スパースモデリングの標準的手法と最新技術、行列分解による画像特徴量抽出、特徴量抽出の実装、少数データに対するモデルの選び方、対処方法、ベイズ推論を用いた計測データからのモデル選択 ～

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• 2021年11月16日(火) カルマンフィルタの基礎とデータ解析への応用および実装のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ 粒子フィルタと実装のための注意点、ガウス分布に基づくベイズ推定、状態空間モデルによるモデリング、パラメータの推定方法 ～

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• 2021年12月02日(木) センシングデータ分析の基礎とＭＴシステムおよび機械学習（深層学習）による異常検知技術とそのポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ センシングデータ分析・異常検知技術の基礎、ＭＴシステム・機械学習による異常検知技術への適用技術 ～

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• 2021年10月18日(月) データサイエンス・AIの基礎と活用法　～ 演習付・個別相談可～ 　＜オンラインセミナー＞ ～ データサイエンスとAIの基本、統計基礎とデータサイエンス、数理最適化・機械学習・ニューラルネットワークの基本と利活用のポイント ～

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• 2021年11月02日(火) ベイズ統計の基礎とPythonによるベイズ推定の実践＜オンラインセミナー＞ ～ 確率分布とベイズ分析の基礎、ベイズ推定量の計算とモンテカルロ法の活用、PyMC3を用いたベイズ分析 ～

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• 2021年10月14日(木) ベイズ統計・ベイズモデリングの基礎とデータ分析・予測への応用および実践　～実習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 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(MＣMＣ法) ～

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