セミナー検索結果：661件

• 2019年12月24日(火) Pythonプログラミングの基礎とその実践ポイント　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ Pythonの基本文法、データ構造、制御文、ファイル入出力、データベースの扱い方 ～

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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06日(水) ディープラーニングの基礎と実践的な最新アルゴリズムおよび運用のポイント ～ 深層学習（ディープラーニング）モデルの鳥瞰、勾配法の様々なアルゴリズム、過学習の問題と見抜き方、正則化アルゴリズム、学習がうまくいかないときの対処、設計の際の重要な考え方 ～

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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02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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• 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18日(金) R言語による時系列データ分析の基礎と実践　～1人1台PC実習付～ ～ データの性質の確認法、統計的仮説検定、時間依存の構造、時系列データ分析手順の実例、時系列構造を考慮した予測法 ～

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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10月08日(火) Python で学ぶディープラーニングのプログラミング基礎講座　～１人１台PC実習付～ ～ Python のポイント、ニューラルネットによる回帰と識別、最急降下法と誤差逆伝播法、CNN、既存プログラムや学習済みモデルの利用 ～

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• 2019年10月04日(金) TensorFlowの基礎と実装および活用法　～デモ付～ ～ ニューラルネットワークとディープラーニング、TensorFlow実装の基礎、手書き文字認識の実装、TensorBoardを用いた可視化 ～

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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24日(火) Kerasを用いた深層学習の基礎と実践 　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ Kerasの基礎、画像認識、テキストの感情解析、３D形状検索、時系列データ予測への応用 ～

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• 2019年08月21日(水) IoT×ＡIによる設備の異常検知と品質劣化予兆検知への応用 ～ インバリアント分析による設備・品質監視の高度化技術、エッジ領域でのＡI適用 ～

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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05日(月) ディープラーニング（深層学習）の基礎とパラメータ・チューニングの実践講座　～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、theano、Chainerなど主要なフレームワークの特徴と用途 ～

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• 2019年09月25日(水) カルマンフィルタの基礎とデータ処理の実習講座　～１人１台PC実習付～ ～ 状態空間モデル、確率変数と確率および正規分布、最小２乗法と線形回帰、カルマンフィルタ、制御システムの応用例 ～

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• 2019年08月29日(木) 自律移動ロボット・自動走行への応用に活かす自己位置推定技術の基礎と実装法 ～ スキャンマッチングとフィルタリング、カルマンフィルタ・パーティクルフィルタによる自己位置推定と実装、SLAMの実装、車・ロボットへの応用、最新技術動向 ～

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• 2019年07月31日(水) ビッグデータの分類、学習、特徴抽出技術の基礎と実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ ビッグデータにおけるデータマイニング技術、単純ベイズ分類、遺伝アルゴリズム、ニューラルネットワーク、SVMによる学習技術と応用 ～

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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20日(木) 機械学習による異常検知技術の基礎と応用・事例 ～ 異常検知に役立つ機械学習の基礎知識、異常検知の手法（異常識別、外れ検知、変化検知）、具体的応用事例 ～

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• 2019年06月06日(木) 映像からの遠隔非接触生体情報抽出技術と健康モニタリングへの応用　～1人1台PC実習付～ ～ ビデオ信号から映像脈波を得る方法、生体信号処理と健康状態推定への応用 ～

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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13日(月) マテリアルズインフォマティクスの基礎と材料設計、新材料の発見への応用 ～ マテリアルズインフォマティクスを進めるにあたっての環境、データフォーマット、ツール、材料設計効率化のアプローチ、設計事例 ～

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• 2019年06月18日(火) 深層強化学習の基礎と最新技術およびその応用　～デモ・演習付～ ～ 強化学習の基礎（例としてのデモ）、強化学習法および確率的勾配降下法に基づく学習、適用方法 ～

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• 2019年04月23日(火) 数値流体力学（ＣＦＤ）の基礎と最適設計ヘの応用・例 ～ 流体力学の基礎、CFDを有効活用した最適設計技術、適用事例 ～　

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• 2019年05月07日(火) 異常検知のためのセンシング技術の基礎と製品開発への活かし方 ～ 異常検知技術の特徴、異常検知に用いるセンサ技術の基礎、機械装置の異常検出 ～

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• 2019年05月07日(火) フレームワークによる機械学習・ディープラーニングの基礎と実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 統計と機械学習・ディープラーニングの関係、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の基本、ディープラーニングによるデータ分析の各手法と画像分類 ～

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• 2019年04月25日(木) カルマンフィルタの基礎と実応用におけるポイント ～ カルマンフィルタの時間更新、観測更新アルゴリズムの導出、物体の位置推定、衛星測位（ＧＰＳ）、センサフュージョン、異常検出への応用 ～

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• 2019年04月05日(金) 時系列データ解析・モデル化手法の基礎と予測・検知への応用　～デモ付～ ～ 時系列解析の基礎と代表的モデル （AR・ARMA・ARIMA）、機械学習による学習力の強化、決定木・集団学習による予測精度向上手法 ～

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• 2019年04月01日(月) Ｐｙｔｈｏｎによる画像処理の基礎と実践講座　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 周波数領域処理、空間領域処理、データの類似度、幾何学的処理、画像の分類と応用 ～

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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26日(火) Pythonによる画像処理、機械学習プログラミングとその実践　～1人1台ＰＣ実習付～　 ～ テンプレートマッチング、差分による動物体検出、ARへの応用、機械学習を用いた分類処理、回帰処理への応用 ～

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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02月27日(水) 「ＴＤＡ（位相データ解析）」と「テンソル分解」に基づく最新ディープラーニング技術とデータ解析への応用 ～ ＴＤＡ（位相データ解析）と深層学習による時系列データ解析、テンソル分解によるグラフデータ解析技術 ～

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• 2019年02月14日(木) サポート・ベクトル・マシンの基礎とモデル選択のポイント　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 多クラスＳＶＭ、マルチラベルＳＶＭへの拡張、学習とモデル選択、特徴抽出と特徴選択への応用とそのポイント ～

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