セミナー検索結果：399件

• 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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• 2019年10月09日(水) ＢＯＭ（部品表）の基礎と構築成功のポイント　～演習付～ ～ ＢＯＭ（部品表）に関する基礎知識、５つのケースから学ぶＢＯＭによる課題解決パターン、ＢＯＭ／ＰＬＭ構築プロジェクトの設計、改革成功企業に共通する７つの法則とノウハウ ～

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• 2019年10月31日(木) 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技術とその適用技術　～1人1台PC実習付～ ～ Modelica言語を活用した故障のモデル化構築とシミュレーションによる故障予測・余寿命診断 ～

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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09日(金) ベイズ推論の基礎と信号処理への応用　～デモ付～ ～ ノイズの重畳した観測データからの信号推定技術、妨害信号除去への応用 ～
  

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• 2019年08月08日(木) Pythonによるプログラミングの基礎とデータ分析の実践　　～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を用いた可視化、Scipyを用いた統計分析、Scikit-learnを用いた機械学習 ～

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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08月27日(火) ベイズ統計の基礎と統計モデルの構築、評価・比較のポイント　～１人１台PC実習付～ ～ ベイズ統計の原則、従属変数の種類、階層モデリング・潜在変数モデリング、モデル比較・評価法 ～

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• 2019年09月18日(水) 異常検知技術の基礎とPythonによるセンサデータ解析法および事例　～1人1台PC実習付～ ～ 異常検知の手順、Pythonの基礎、判別モデル／回帰モデルによる異常検知、データを用いた異常検知の応用事例 ～

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• 2019年09月11日(水) 生体信号を利用したPython・機械学習の基礎と推定・識別への応用　～１人１台PC実習付～ ～ SVM、協調学習、回帰分析、脈と脈波、脈波信号の測定原理、信号測定用のプログラム、信号の前処理、Pythonによる機械学習 ～

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• 2019年08月20日(火) Pythonによる機械学習の基礎と推定・予測への応用 　～１人１台PC実習付～ ～ Pythonの基礎、最小２乗法・リッジ回帰・SVM・モデルパラメータの選択、スパース学習、密度比推定 ～

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• 2019年07月16日(火) 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～ ～ データフレームとデータの可視化、行列データの扱いおよび集計分析、Scikit-learnによる機械学習 ～

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• 2019年07月12日(金) ブロックチェーン技術の基礎と原理およびシステムへの応用 ～ ブロックチェーンの基盤となる暗号技術、ブロックチェーンに対する攻撃手法、国際標準化の動き ～

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• 2019年07月08日(月) Pythonによるディープラーニングの基礎と実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 機械学習の基礎と強化学習、群知能、ニューラルネットワークの構成と実装方法、画像処理への応用 ～

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• 2019年07月05日(金) テキストマイニングの基礎と効果的な活用法の実践およびそのポイント　～１人１台PC実習付～ ～ テキストマイニングの基礎技術（自然言語処理、キーワード抽出）、テキストデータの分析とその活かし方・事例 ～

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• 2019年06月14日(金) ＡＩとＡＲＭＡ（自己回帰移動平均モデル）による時系列解析の最新技術とその応用 ～ 時系列処理の基本と統計処理、モデル構築における自己相関関数の利用法、ＡＩとＡＲＭＡの利用法と性能評価 ～

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• 2019年06月04日(火) ＩｏＴ／ＡＩ／ＲＰＡによるスマート工場の構築とそのポイント　～デモ・演習付～ ～ ＩＴで新しい価値を創造する真の「デジタルトランスフォーメーション（ＤＸ）」の本質の理解 ～

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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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• 2019年06月25日(火) 機械学習によるデータ分析の基礎と実践へのポイント　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 機械学習の最新動向、機械学習の手法と選択のポイント、データ解析の注意点、モデル化の効率化技術と適用例およびそのポイント ～

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• 2019年05月24日(金) 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　～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06月07日(金) 多変量解析の基礎とデータ分析・予測への応用　～１人１台PC実習付～ ～ ２変数の関係性、回帰分析・重回帰分析法と注意点、主成分分析とタイプ分析の応用、因子分析と特徴分析の応用、Rを用いた分析演習とそのポイント ～

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• 2019年05月21日(火) Pythonによる機械学習の基礎とデータ分析実践講座 　 ～ １人１台ＰＣ実習付 ～ ～ Pythonの基礎、データ分析のライブラリ、Python を使った統計解析、機械学習 ～

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• 2019年03月29日(金) Tensorflow とKerasによる深層学習の基礎とデータ処理への応用　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ Pythonと深層学習の基礎、Kerasによる分類、転移学習への応用、複数モデルによる融合深層学習事例 ～

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• 2019年03月13日(水) Pythonによるデータ分析と機械学習の基礎と実践　～１人１台PC実習付～ ～ モジュールの使い方とデータの可視化、多変量解析、Scikit-learnによる機械学習 ～

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• 2019年02月12日(火) Pythonによる機械学習とデータ分析の基礎と実践講座　～ 1人１台ＰＣ実習付 ～ ～ データ活用の基礎、統計学・機械学習、Python の可視化技術と活用法 ～　

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• 2019年01月24日(木) ビッグデータの分析技術と効果的な活用法 ～ ビッグデータとデータサイエンス、ビッグデータの活用、ビッグデータの分析手法 ～

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• 2019年03月06日(水) Pythonを使ったDeep Learningによるパターン認識と実装のポイント　～ １人１台ＰＣ実習付 ～ ～ パターン認識と機械学習、Pythonによるパターン認識システムの実装方法と深層学習の利用法 ～

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