セミナー検索結果：306件

• 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05月25日(月) 自然言語処理技術の基礎と機械学習(SVM・深層学習・BERT)によるテキスト分類の実践　＜オンラインセミナー＞ ～ SVM、深層学習によるテキスト分類の実習、チューニングの説明と実装、BERTの転移学習結果を文書分類に適用する方法 ～

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• 2020年04月27日(月) 異常検知のためのセンシング技術の基礎と活用のポイント ～ 異常検知に用いるセンサ技術の基礎と活用法、機械装置の異常検出事例、工作機械の異常検知技術、センサネットワークと異常検出 ～

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• 2020年04月27日(月) Pythonによる効率の良いExcelデータ処理技術とその実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ Pythonの文法、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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• 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21日(火) ＡIを活用した技術文書のテキストマイニングと検索技術：特許分析への活用法とその勘所 ～ テキストマイニングの基本、自然言語処理の特許への適用、文書検索、類似特許検索技術 ～

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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09日(木) ＡＩ／IoTシステムの効率的な安全性分析手法とレジリエンスエンジニアリング　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ システム理論にもとづくセーフティとセキュリティの安全分析、機能共鳴分析手法FRAM、安全性分析STAMPのハザード分析手法STPAによる本格演習 ～

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• 2020年04月08日(水) 統合化ＢＯＭの基礎とスマートファクトリーへの応用 ～ インダストリー４．０、ＩｏＴ時代のものつくりプラットフォームと統合化ＢＯＭによる生産革新 ～

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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13日(金) 人工知能（AI）の基礎と言語処理への活かし方：自然言語処理の応用とアプリケーション　～デモ付～ ～ 人工知能の要素技術としての知識、推論、探索、学習技術、自然言語処理に必要な形態素解析、構文解析、意味解析技術 ～
  

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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10日(火) 異常検知技術の基礎とPythonによるデータ分析手法および応用事例　～１人１台PC実習付～ ～ 異常検知の手順、判別モデル・時系列モデルによるデータ分析手法、センサデータ・検査データを用いた応用事例 ～

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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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• 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12日(水) ディープラーニングの基礎とパラメータ・チューニングの実践およびノウハウ　　～１人１台PC実習付～ ～ ディープラーニングの現場適用事例、Caffe、TensorFlow、Keras、Torch、Chainerなど各種フレームワークの特徴とサンプルコード比較 ～

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• 2020年02月10日(月) テキストマイニングの基礎と「暗黙知の可視化・数値化」による技能伝承の応用と実践　～１人１台PC実習付～ ～ テキストマイニングの原理と使用例、暗黙知の形式知化手法、技術伝承における事例と実習 ～

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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26日(木) MTシステムによるセンサデータの解析と異常診断への応用 ～ 異常検知、ＭＴシステムの最新動向、ＭＴシステム・機械学習による異常検知、センシングデータの異常検知への活用　～

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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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• 2020年01月10日(金) Pythonによるディープラーニングの基礎と実装および応用プログラミング　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ ディープラーニングによる機械学習のプログラミングと実装法、自然言語処理、画像分析への応用 ～

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• 2020年01月07日(火) Ｒ言語による時系列解析の基礎とARIMA、GARCHモデルの活用法　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 効率的でより良い予測法、基礎確率モデルによるデータ解析とその応用例、定常モデル、非定常モデルと活用法 ～

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• 2020年01月07日(火) IoTとAIの活用技術・事例と標準化および最新技術動向 ～ センサ、ワイヤレス、エナジーハーベスト技術、IoT・AIの社会インフラへの活用法、民間業種別活用事例、標準化とアライアンス ～

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• 2019年10月16日(水) 効率化のための「機能モデル」の作成法と効果的な活かし方　～演習付～ ～ 「モデル化」の必要性、マクロな機能モデルとサブシステムの機能モデル、機能モデルの効果 ～
  

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• 2019年11月21日(木) 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　～演習付～ ～ 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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• 2019年11月19日(火) 感情・生体信号処理技術と機械学習による効果的なデータ分析および応用 ～ ストレスと感情の測定方法、近未来の快気分の予測、深層学習を活用したヒューマンエラー予兆の検知 ～

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• 2019年12月16日(月) 自然言語処理技術の基礎と機械学習(SVM・深層学習)によるテキスト分類の実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 自然言語の構造、言語処理でよく利用される技術、SVM、Tensorｆlowによるテキスト分類技術とチューニング ～

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• 2019年11月11日(月) Pythonによる機械学習の基礎とデータ分析への活用　～１人１台PC実習付～ ～ 数理モデルとしての最小二乗・最急降下法、Pythonデータ解析基礎、線形判別分析、SVM、決定木、アンサンブル学習、識別・分類の応用例 ～

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• 2019年12月25日(水) スパースモデリングの基礎とマテリアルズインフォマティクスへの応用実践講座 ～ スパースモデリングの解析結果の可視化と情報抽出、Pythonによるスパースモデリングの実装、計測インフォマティクスによる新規材料・物質の探索 ～

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• 2019年11月14日(木) 「多目的設計最適化」の基礎と設計への応用・事例 ～ 多目的進化アルゴリズムで解く多目的設計最適化問題、パレート最適解からのデータマイニング技術、航空宇宙工学分野での実問題への応用事例紹介 ～

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• 2019年11月13日(水) ＡＩ／IoTを活用した異常検知システムと失敗しない構築のポイント　～演習付～ ～ センサデータ処理と異常検知に関する基礎、ＡＩ／IoTのビジネスへの活用事例、導入成功に向けての実践ノウハウ ～

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• 2019年11月06日(水) アコースティック・エミッション (ＡＥ) の基礎とIoT／ＡIを活用したモニタリングへの応用 ～ ＡＥのデータ解析と評価方法、ＡＥによる実構造物の健全性評価と設備診断、ＡIによるＡＥデータ処理の例 ～
  

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• 2019年10月17日(木) Pythonで学ぶ機械学習の基礎と実践　～１人１台PC実習付 ～ ～ 機械学習ライブラリscikit-learnを活用した実装方法、教師あり学習、教師なし学習のアルゴリズムと演習 ～

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• 2019年12月04日(水) Ｐｙｔｈｏｎ／Ｋｅｒａｓによる機械学習の基礎とデータ処理への応用　～１人１台PC実習付～ ～ Ｐｙｔｈｏｎの基礎と主要なライブラリ、機械学習と各種手法、前処理の重要性、過学習の対策法、機械学習の事例 ～

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• 2019年11月05日(火) ＭａａＳの基礎とそれを支える車載IoT、クラウドネイティブ技術の応用　～演習付～ ～ 車載IoT、クラウドネイティブ技術による新たな価値の提案、データ分散型アーキテクチャ、異種データ統合 ～

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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10月17日(木) 効率化のための「機能モデル」の作成法と効果的な活かし方　～演習付～ ～ 「モデル化」の必要性、マクロな機能モデルとサブシステムの機能モデル、機能モデルの効果 ～

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