セミナー検索結果：730件

• 2020年07月03日(金) Pythonプログラミングの基礎とデータ処理の実践講座　＜オンラインセミナー＞ ～ 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05月29日(金) 深層学習・ＧＡＮの基礎と異常検知技術への応用 ＜オンラインセミナー＞ ～ 不良サンプルが入手できない場合での異常検知法とシステムへの応用・事例 ～

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• 2020年04月23日(木) 実験計画法の基礎と効果的な活用法およびそのポイント ～ 1人１台PC実習付 ～ ～ 統計学の基礎、実験データの解析法、２因子実験（２元配置）、多くの因子を効率的に実験できる直交表による実験計画法とポイント ～

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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25日(木) ディープラーニングの基礎と最新アルゴリズムおよび実践的最新技術 ～ 過学習と正則化法、転移学習、深層学習モデルの鳥瞰、CNNとRNN、勾配降下法、パラメータの初期化、極端学習機械とリザバーコンピューティング、運用のコツと注意点 ～

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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06月01日(月) ベイズ統計の基礎とデータ分析への効果的な活用実践講座　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 条件付き確率とベイズの定理、機械学習への応用、事後分布に基いた統計推測、ベイズモデリングと予測分布 ～

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• 2020年05月13日(水) Kerasによる深層学習の応用と実践および最新技術　＜オンラインセミナー＞ ～ シーケンシャルモデルとFunctional APIモデル、BERTによるTwitterの感情分類、画像の転移学習、ファイン・チューニングによる精度向上手法 ～

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• 2020年06月29日(月) Pythonによるデータマイニングの基礎とデータ解析技術実践講座　～ デモ付 ～　＜オンラインセミナー＞ ～ データマイニングの基礎、機械学習、教師あり学習モデル、教師なし学習モデルにおける重要なポイント ～

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• 2020年04月28日(火) システム開発におけるDockerコンテナ導入活用のノウハウと分散バージョン管理との統合 　＜オンラインセミナー＞ ～ Dockerコンテナの実行、Docker Compose のネットワークとボリューム、Docker Swarm オーケストレーション ～

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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27日(金) 計測・制御系システムにおける機械学習の基礎と適用及び実装のポイント [大阪開催] ～ 機械学習技術の基礎、計測・制御ｼｽﾃﾑの高性能化や異常検出他への活用法、モデル・学習アルゴリズムの最適選定および実装の勘所 〜

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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02月28日(金) 強化学習の基礎と最適化への応用および実装例　～デモ付～ ～ 強化学習の基礎（報酬・価値関数・Q学習）、最適解を得るための手法、応用例、DQNによる学習性能の向上、プログラミング実装のデモ ～

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• 2020年02月20日(木) PyTorchによるディープラーニングの基礎講座　～１人１台PC実習付～ ～ ニューラルネットの枠組み、最急降下法と誤差逆伝播法、「numpy」と「tensor」、PyTorch の学習プログラム手順、PyTorch による実装例 ～

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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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• 2019年11月21日(木) 実験計画法の基礎とEcxelによる効率的な解析手法実践講座　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 分散分析表による分析、実験計画の原理（フィッシャーの３原則）、直交表を用いた分散分析のやり方と活用法 ～

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• 2019年11月20日(水) 機械学習・ディープラーニングによる外観検査技術とその応用 ～ 画像認識技術の概要、欠陥検査技術、機械学習による外観検査アルゴリズム開発のポイント、CNNによる自動検査手法 ～

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• 2019年11月15日(金) 信頼性加速試験の基礎と寿命データ解析による信頼性予測への応用　～１人１台PC実習付～ ～ 加速寿命データ解析に必要な基礎的事項、確率プロットの手順と信頼性予測の方法 ～

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• 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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