セミナー検索結果：554件

• 2020年11月10日(火) 動的システムの最適状態推定（カルマンフィルタ・パーティクルフィルタ）の基礎と応用および状態空間モデリング　＜オンラインセミナー＞ ～ 確率統計とベイズ推測、状態空間モデルと状態推定、カルマンフィルタ・パーティクルフィルタによる最適アルゴリズム、自己位置推定や動画像への応用 ～

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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11月12日(木) 多変量解析の基礎とデータ分析・予測への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 単回帰分析と多重回帰分析による予測分析、主成分分析と多次元データへの適用、因子分析と要因分析への活用、判別分析と予測・判別への活用、実務課題への有効活用（質疑・相談） ～

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• 2020年10月26日(月) 自然言語処理とAIの基礎と効果的な応用およびそのポイント ～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 自然言語処理の概要、形態素解析・構文解析アルゴリズム、意味解析、機械翻訳、文章要約、統計的言語モデル、情報探索システムへの応用 ～

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• 2020年10月23日(金) ワイブル解析の基礎と製品の信頼性向上への応用および活用のポイント　～演習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 故障データの位置づけ、分布とパラメータ、故障率分布モデル、ワイブル分布、ワイブル確率紙、耐久試験目標の設定、モンテカルロ法、製品の信頼性への応用 ～

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• 2020年10月15日(木) 統計的機械学習の基礎とマテリアルズ・インフォマティクスの実践的活用法　＜オンラインセミナー＞ ～ 統計的機械学習の基礎、ベイズ最適化、知識転移によるマルチタスクなガウス過程回帰、多目的ベイズ最適化、信頼性の異なるデータでのガウス過程、マルチフィデリティモデルのための獲得関数 ～

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• 2020年10月01日(木) 「オントロジー」、「ナレッジグラフ」に基づくセマンティック技術と知識型ＡＩ開発への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ オントロジーの構築と知識記述演習、ナレッジグラフ（知識グラフ）とLinked Dataの利用技術、医療・生命科学、材料設計、環境分野での知識型ＡＩ開発の活用例 ～

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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09月08日(火) 「オントロジー」、「ナレッジグラフ」に基づくセマンティック技術と知識型ＡＩ開発への応用　 ～ オントロジーの構築と知識記述演習、ナレッジグラフ（知識グラフ）とLinked Dataの利用技術、医療・生命科学、材料設計、環境分野での知識型ＡＩ開発の活用例 ～

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• 2020年09月03日(木) ベイズモデリングの基礎と機械学習・データサイエンスへの応用 　＜オンラインセミナー＞ ～ ベイズ統計学の基礎、グラフィカルモデルとベイジアンネットワーク、ベイズモデリングの実践テクニックと応用 ～　

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• 2020年08月25日(火) 実用的なPythonプログラミングの基礎とその実践　～ １人１台PC実習付 ～ ～ Pythonの基本的な文法、アルゴリズム実装、スクレイピングとクローリング、ディープラーニング ～

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• 2020年08月11日(火) Pythonによるデータ分析とAI学習の基礎と実践　＜オンラインセミナー＞ ～ ニューラルネットワークのチューニング、アンサルブル学習による予測精度向上、ビッグデータ分析の実践のポイント ～

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• 2020年08月07日(金) ベイズ最適化の基礎とPythonによる実装方法　＜オンラインセミナー＞ ～ 機械学習によるデータ駆動型アプローチ、ベイズ最適化の実装方法および実行例 ～

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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09日(木) 統計的品質データ解析の基礎と効果的な活かし方実践講座 ＜オンラインセミナー＞ ～ 統計的品質データ解析法と応用、各種分布の意味と使い分け、測定システム分析の仕組みの理解、仮説検定の考え方と手順、重回帰分析の評価指標 ～　　　　　　　

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• 2020年07月02日(木) 技術者に必要な統計の基礎と時系列データ解析への応用　 ＜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例、時系列回帰、ARIMA、GARCHモデルの活用法 ～
  

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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15日(月) PyTorchによるディープラーニングの基礎とデータ分析の実践　＜オンラインセミナー＞ ～ 画像／言語／音の数値情報への変換、データ前処理、PyTorchによる画像の分類、オートエンコーダーを使用した異常検知 ～

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• 2020年06月30日(火) 機械学習・異常検知技術の基礎と具体的な応用・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、具体的応用事例 ～

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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05月28日(木) 機械学習の基礎とデータ解析技術および活用事例　～ １人１台PC実習付 ～ ～ AI/機械学習の活用とExcel線形解析、ニューラルネットワーク非線形解析、逆問題への適用 ～

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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12日(金) ＡＩとＡＲＭＡモデルによる時系列データ解析の基礎と活用のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ 時系列処理の基本、時系列の統計処理、時系列モデルと評価、ＡＩとＡＲＭＡの利用法と性能評価、応用する上での留意点 ～

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• 2020年06月10日(水) 数理最適化（組合せ最適化）の基礎と問題解決の実践的なアプローチ ～ 組合せ最適化問題とその応用事例、整数計画ソルバーの利用法、メタヒューリスティクスの設計と開発への応用 ～

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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22日(金) 機械学習におけるベイズ推定・パターン認識手法の基礎とその応用　＜オンラインセミナー＞ ～ ベイズ推定から線形識別手法へ、非線形識別手法とカーネル法、代表的な画像特徴、SVMの応用例 ～

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• 2020年05月11日(月) ＭＣＭＣ（マルコフ連鎖モンテカルロ法）とベイズ統計の基礎およびデータサイエンスへの応用 ＜オンラインセミナー＞ ～ データ同化とベイズ統計、ベイズ統計とＭＣＭＣとの関係、メトロポリス・ヘイスティング(MH)法、ＣＡＥの応用事例 ～

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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20日(月) Pythonによる数理最適化問題の基礎と解き方および実務への応用　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ Pythonを用いた線形最適化、整数線形最適化、グラフ最適化、非線形最適化問題における実務への応用 ～

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• 2020年04月10日(金) 技術者に必要な統計の基礎と時系列データ解析への応用　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 基礎確率モデルによるデータ解析とその応用例、時系列回帰、ARIMA、GARCHモデルの活用法 ～

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• 2020年04月07日(火) 深層学習・ＧＡＮの基礎と異常検知技術への応用 ～ 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30日(月) 動的システムの最適状態推定（カルマンフィルタ、パーティクルフィルタ）とその実時間推定課題への応用 ～ 確率統計とベイズ推測、状態空間モデルと状態推定、最適フィルタの各種アルゴリズム、応用事例と状態空間モデリング ～

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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18日(水) AＩ技術・画像処理の外観検査技術への応用と実例 ～ 外観検査自動化におけるAI活用のアプローチ、外観検査システムの開発事例と成功のポイント ～

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• 2020年03月05日(木) Python とR言語によるビッグデータ分析およびAI学習の基礎と実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 教師あり学習と教師無し学習、決定木とランダムフォレスト、主成分分析と対応分析、ニューラルネットワークのチューニング、アンサルブル学習、ビッグデータ分析の実践ポイント ～

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• 2020年03月30日(月) 時系列データ解析の基礎とモデル化手法および予測・検知への応用　～デモ付～ ～ 扱う時系列データの特徴、ランダムウォーク、平均値の推定（AR・ARMA・ARIMA）、将来予測・異常検知の応用例、機械学習による予測精度向上手法 ～

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• 2020年02月25日(火) ベイズ統計の基礎とデータ分析・推定への応用　～１人１台PC実習付～ ～ ベイズの定理、回帰分析・階層線形モデル、RおよびStanを用いた実習、不確実性／欠損のある相関係数の推定法、時系列的なデータの分析 ～

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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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