セミナー検索結果：730件

• 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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• 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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• 2019年01月28日(月) 自然言語処理の基礎とAI技術および活用法 ～ ニューラルネットワークと自然言語処理技術、Chatbot 、機械翻訳、文章要約、文章生成、対話技術への応用 ～

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• 2019年01月23日(水) IoT構築技術とデータセンシング・データ処理法の実践とそのポイント　～１人１台PC実習付～ ～ IoTの最新導入事例、データセンシングのデモ、プロトタイピング、GUIベースで学ぶデータ解析手法 ～

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• 2019年02月07日(木) IoTにおけるセンサ技術の基礎とセンサ情報処理の応用 ～ イベント駆動社会におけるセンサ情報、センサデバイスの基礎、センサネットワーク技術 ～

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• 2019年03月01日(金) Pythonプログラミングを使った統計分析の基礎と効果的なデータ分析への応用　～1人1台PC実習付き～ ～ Ｐｙｔｈｏｎパッケージを利用するプログラミングとデータ分析、記述統計の基本、推測統計の基本と応用 ～

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• 2019年01月21日(月) フレームワークによるディープラーニングの基礎とデータ分析の実践　～1人1台ＰＣ実習付～ ～ 統計処理と数値化、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各手法の実践 ～

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• 2019年01月15日(火) ＡＩの応用技術とビジネスへの活用法 ～ ＡＩの分類、変換・合成、画像処理・画像認識、音声認識、自然言語処理への活用法 ～

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• 2019年01月08日(火) 機械学習・深層学習を用いたセンサデータ処理技術と異常検知への応用　～デモ付～ ～ センサデータの分類分析、クラスタリング、異常検知・変化点検出、深層学習を用いたセンサデータ認識技術 ～

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• 2018年11月15日(木) 機械学習技術の基礎と計測・制御システムへの適用および実装のポイント ～ 機械学習技術と最新動向、計測・制御の高性能化や異常検出への活用法、モデルおよび学習アルゴリズムの最適選定および実装のポイント 〜

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• 2018年12月10日(月) 確率的グラフィカルモデルの基礎と人工知能への応用 ～ データ生成モデル、データマイニング、深層ボルツマンマシンとマルコフ確率場の応用例 ～
  

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• 2018年12月03日(月) Pythonによる数理最適化の基礎と実務への応用　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ Pythonによる線形最適化、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用上の応用問題の解き方 ～

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