セミナー検索結果：298件

• 2018年11月06日(火) デジタルツインを利用した機器の故障予測および余寿命診断への応用 ～1人1台ＰＣ実習付～ ～ Ｍｏｄｅｌｉｃａ言語を用いたモデル化と設備診断・余寿命予測への適用によるメンテナンス・設備診断技術　 への適用 ～

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• 2018年10月04日(木) 機械学習の基礎と予測モデル作成および精度向上実践講座　 ～ 1人1台PC実習付 ～ ～　GUIの分析ツールを用い、実習により体感的に理解する機械学習とモデルの精度向上技術 ～

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• 2018年09月13日(木) AI・機械学習を実用するための各種技術・手法および使いこなしのポイント　[大阪開催] 〜 各方式と特徴、特徴選択・抽出と各種手法、各種学習モデル（ニューラルネット、ディープラーニング、SVM,ブースティング、トピックモデル） 〜

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• 2018年09月26日(水) Pythonによる時系列データ分析の基礎とそのポイント　～１人１台PC実習付 ～ ～ Python言語の文法、 時系列データと確率分布、Pythonを用いた時系列データの前処理、自己回帰モデル、時系列データの分析とデータモデリング ～

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• 2018年09月19日(水) Pythonによるデータ分析の基礎と機械学習の実践　～１人１台PC実習付～ ～ パッケージの使い方とデータの可視化、多変量データと多変量解析、Scikit．learnによる機械学習 ～

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• 2018年08月22日(水) 統計的品質管理の基礎とデータ分析の実践およびそのノウハウ　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 問題解決法としての統計的品質管理アプローチ、 データ分析の方法と結果の読み方、不良率低減の実践事例とデータ分析演習 ～

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• 2018年08月10日(金) ビッグデータとＡＩの効果的な活用法と具体的な応用事例 ～ ビッグデータの分析手法とAI、製造業・流通業における活用事例、業界を横断した分析情報の共有と外部データの利用 ～

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• 2018年09月12日(水) 異常検知・予兆検知のためのセンサデータ解析の基礎とその実践講座　～１人１台PC実習付～ ～ 異常検知の手順、Rによる異常検知と代表的モデル、目的に応じたアプローチ選択法、応用事例 ～

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• 2018年09月27日(木) 生体情報センシングの基礎と状態推定技術への応用例 ～ 生体センシング（心電図・呼吸・脈波・血圧・脳機能）、機械学習・生体情報解析による可視化／定量化技術、ドライバ状態推定の応用例 ～

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• 2018年09月18日(火) テキストマイニングの基礎とKH Coderの実践および活用事例　～１人１台PC実習付～ ～ 分析対象のデータ構造と共起性の指標、分析法の概要、 適用事例、KH Coderによるテキストマイニングの実践 ～

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• 2018年09月03日(月) ベイズ統計の基礎と最適な活用法　～1人1台PC実習付 ～ ～ 確率の基礎とベイズの基礎、最適ベイズ決定則、ベイズ統計解析の流れ、ディープラーニング、ベイズ最適化解析 ～ 　
  　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

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• 2018年08月28日(火) ３次元点群処理のためのＰＣＬプログラミング実践講座　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ ＰＣＬのクラス構成とその継承、入出力と可視化、キーポイント抽出と特徴記述 ～

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• 2018年08月27日(月) 機械学習の基礎とスパースモデリングの応用　～デモ付～ ～ 「生成モデル・識別モデル・識別関数」と代表的なアルゴリズム、教師なし学習：次元削減と可視化の諸手法、スパースモデリングと応用例 ～

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• 2018年07月19日(木) フレームワークを活用した機械学習とディープラーニングの基礎と実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 機械学習／ディープラーニングを行う際に必要なデータ処理の基本、機械学習／ディープラーニングのプログラミング解説 ～

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• 2018年07月06日(金) 量子アニーリングの基礎と最適化問題への応用 ～ D-Waveマシン・量子アニーリングマシンの利用、巡回セールスマン問題、最適化問題への応用 ～

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• 2018年07月27日(金) 基礎から学ぶカルマンフィルタとRによるデータ処理の実践講座　～１人１台PC実習付～ ～ 固有ベクトル・最小二乗法・ベイズの定理、状態空間モデル、定常カルマンフィルタ、非線形カルマンフィルタ（EKF・UKF）、Rによる実習 ～

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• 2018年07月10日(火) マテリアルインフォマティクス・計算科学を活用した材料設計とその応用事例 ～ マテリアルインフォマティクスと分子設計・無機材料開発・有機材料開発への応用例、ソフトセンサーの構築法、計算科学によるエレクトロニクス・鉄鋼材料・高分子材料・トライボロジーへの応用 ～

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• 2018年07月02日(月) Chainerによるデータ解析の基礎と応用　～1人1台ＰＣ実習付～ ～ クラス分類問題、ニューラルネットワークの改良と多様体学習、クラスタリングとその応用 ～

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