セミナー検索結果：139件

• 2021年01月06日(水) データサイエンスの基礎と機械学習の実践的活用法　＜オンラインセミナー＞ ～ データサイエンスとは、機械学習の知っておくべきポイント、実務での機械学習の活用法とポイント 　～

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• 2021年01月05日(火) 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分析への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ ベイズ統計学とMCMCとの関係、メトロポリス・ヘイスティング(MH)法とアルゴリズム、独立MH法　～

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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13日(火) デジタルツインを利用した設備診断技術と余寿命予測への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ メンテナンスおよび設備診断、Ｍｏｄｅｌｉｃａを用いたモデル化と設備診断・余寿命予測、Ｍｏｄｅｌｉｃａ言語によるモデル作成の実践法　～

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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08月24日(月) MTシステムの基礎と異常検知への活用　＜オンラインセミナー＞ ～ ＭＴシステム各手法（MT法／RT法／APRT法／T法）と特徴、異常検知・不良検知の実務への応用と手順、解析ソフトによる演習 ～

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• 2020年08月20日(木) テキストマイニングの基礎とKH Coderによる分析の実践 ＜オンラインセミナー＞ ～ テキストマイニングの流れ、形態素解析、分析データの作り方、KH Codeの使い方とデータ分析のポイント ～

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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16日(木) IoT・AIの製造現場への導入とその成功ポイント ＜オンラインセミナー＞ ～ IoT・AI導入の基礎、導入のメリット・デメリット、導入プロセス、データ収集の方法、IoTとの連動 ～

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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04月16日(木) 製品開発・官能評価に活かすデータ分析法とその実践ポイント　～1人1台PC実習付～ ～ データ分析が可能なアンケート調査の作り方、データ分析手法の実践と要因解析・評価集約・客観的なポジショニング・グループ分けへの応用 ～

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• 2020年04月13日(月) Deep Learning（ディープラーニング）の基礎とPythonによるデータ解析への応用　～１人１台PC実習付～ ～ 深層学習の肝となるベース知識、Pythonの基礎、線形識別問題、ニューロンのモデル化、誤差逆伝播法、公開データを活用したデータ解析 ～

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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20日(木) 実務で活かす！「実験計画法」の基礎と活用ポイント　～PC演習付～ ～ 基礎となる要因計画、直交表計画、応答局面計画、計画採用のガイドライン、人件費含めた実施費用と得られる効果 ～
  

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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03月27日(金) Pythonによる統計モデルの基礎と効果的なデータ分析への応用　～１人１台PC実習付～ ～ 統計モデルの基本、Pythonを使ったデータ分析、線形回帰モデルを使ったデータ予測、一般化線形モデルとその活用法 ～

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• 2020年03月26日(木) マテリアルズ・インフォマティクスの基礎とAIを活用した材料設計への応用　～デモ付～ ～ 第一原理計算、人工知能と機械学習、ロジスティック回帰を使った金属ガラスの形成予測、プロセス・インフォマティクスへの応用 ～

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• 2020年03月16日(月) ベイジアンネットワークの基礎とデータ分析による設計・開発への応用 ～ ベイジアンネットワーク、精度とパラメータ数からのモデル評価、視線情報による情報探索への影響予測 ～

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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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• 2020年01月16日(木) ベイズ推論の基礎とデータ解析への効果的な活用法 ～ 条件付き確率とベイズの定理、 ベイズ統計を使った推定手法、不完全な観測データへの応用 ～

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• 2019年10月30日(水) 統計的品質データ解析の基礎とその応用技術実践講座　～ １人１台PC実習付 ～ ～ 統計的品質データ解析法の全体像と応用、単相関係数の読み方と注意点、統計的仮説検定、測定システム分析 ～

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• 2019年12月10日(火) Pythonによる統計解析・機械学習の基礎とデータ分析への応用およびそのポイント　～ 1人１台ＰＣ実習付 ～ ～ Pythonの基礎、Pandasの使い方、Python を使った統計解析、機械学習とそのポイント ～

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• 2019年12月20日(金) ベイズ統計学によるデータ分析の基礎と実践　～１人１台PC演習付～ ～ 一般的な統計学とベイズ統計学の違い、マルコフ連鎖モンテカルロ法、ベイズ統計学の活用による具体例 ～

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• 2019年10月11日(金) 顧客ニーズ定量化・製品開発に活かす統計データ解析の基礎と予測・分析の効果的な活用法　～１人１台PC実習付～ ～ 数値化や要因分析につながる統計データ収集、Rによる重回帰分析、ポジショニング分析、コンジョイント分析と予測・分析への応用 ～

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• 2019年10月28日(月) ビッグデータの分析とＡＩ学習法の基礎および実践のポイント ～ 教師あり学習と教師無し学習、ニューラルネットワークのチューニング、アンサンブル（複数手法の組み合わせ）による予測精度向上 ～

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• 2019年09月13日(金) 量子コンピュータの基礎と実装および応用 ～ 量子ビット・量子ゲートの基礎と量子コンピュータの実装および量子インターネットの最新技術 ～

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• 2019年09月04日(水) Ｐｙｔｈｏｎによるデータ分析とモデル作成・精度改善のポイント　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ データ分析の流れ、データ俯瞰法、モデル精度改善法への応用 ～

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• 2019年08月06日(火) 生体信号処理の基礎と製品開発への応用および最新技術 ～1人1台ＰＣ実習付～ ～ 生体信号の処理、AIによる信号処理の最新アルゴリズムおよび世界の最新トレンド ～

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• 2019年08月01日(木) 時系列データの基礎と人の行動モデル構築およびその応用 ～　時系列データの基本処理、人の行動モデル構築、データの取得と自動車運転行動分析への応用 ～

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• 2019年07月04日(木) MTシステムの基礎と異常検知への活用ポイント　～1人1台PC実習付～ ～ MTシステムの使い分け（ＭＴ法・ＲＴ法・ＡＰＲＴ法・Ｔ法）と異常検知での活用、閾値の決め方、時系列・画像・０－１データへの対応 ～

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• 2019年05月28日(火) モンテカルロ法の基礎と準モンテカルロ法・マルチレベルモンテカルロ法への効率改善と応用 ～ 乱数発生法、効率改善を図るためのアプローチ、分散減少法、大域的感度分析 ～

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• 2019年05月20日(月) 組合せ最適化のモデル化技術とアルゴリズムおよびその応用 ～ 整数計画ソルバーの利用法とモデル化、メタヒューリスティクスの設計と開発、アルゴリズムの現実問題への応用 ～

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• 2019年05月20日(月) ベイズ統計の基礎とベイズモデリングおよびデータ分析の実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ ベイズ統計に基づいたデータ分析の基本的な方法、ベイズ因子を用いた統計モデルの選択方法、ベイズ予測分布の活用法、マルコフ連鎖モンテカルロ法の基本 ～

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