セミナー検索結果：661件
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2015年06月12日(金) 機械学習の基礎と予測・検出への応用・実例 〜デモ付〜 〜教師付き学習と教師無し学習、グラフマイニング、時系列変化検出の手法と事例、Ｒによるデモ〜
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2015年06月01日(月) ベイズ統計の基礎と効果的な活用法および事例 〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜ベイズ予測分布の構成方法と活用法、ベイズ決定理論に基いた合理的な判断やリスク評価の方法、マルコフ連鎖モンテカルロ法の基本〜
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2015年05月29日(金) データ分析・多変量解析の基礎と事例および演習講座 〜1人1台ＰＣ実習付〜 〜データの抽出・集計、記述統計学と推測統計学、多変量解析（相関・回帰分析・クラスター分析・主成分分析）〜
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2015年05月22日(金) 時系列信号データ解析処理の基礎と雑音除去 〜ノイズが無視できない場合の推定解、ベイズ的推定、フーリエ変換とフィルタ処理〜
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2015年04月16日(木) 実務ですぐに成果を出すデータ分析による課題解決実践講座 〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜「仮説アプローチ」のコツ、課題ポイント・要因の特定、単回帰分析〜
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2015年03月31日(火) データマイニングの基礎と活用のポイント・例 〜１人１台PC実習付〜 〜 ビッグデータの収集・前処理から知識抽出までの全プロセスの体験、ビジネスへの活用手法 〜
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2015年03月25日(水) 有限要素法解析における品質保証・品質マネジメントの基礎とレビュー体制の確立 〜 検証（verification）とモデリングの妥当性確認（validation）、レビューの心構えと体制作り 〜
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2015年03月25日(水) 時系列データ解析の基礎とモデルによる予測への応用 〜 各モデルの特徴とその使用方法、実際のデータを用いてのモデル作成から予測に至る具体的な手順と解析法・応用事例 〜
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2015年03月23日(月) 機械学習・ディープラーニングの基礎と応用事例 〜 画像認識、音声処理、自律ロボット、言語処理への応用 〜
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2015年03月17日(火) ブラインド信号処理によるノイズ除去・抽出・情報推定と応用例 〜デモ付〜 〜 ブラインド信号処理の基礎・具体的な適応アルゴリズム・実システムへの適用例とデモ 〜
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2015年03月17日(火) 実験計画法の基礎と活用事例および演習講座 〜1人1台ＰＣ実習付〜 〜 ２次元配置法、分散分析、因子と水準、直交表入門、信頼限界、最適条件推定 〜
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2015年03月06日(金) Ｒによるモンテカルロの基礎とデータ分析への応用 〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜 モンテカルロ法とは、統計科学と情報科学、ブートストラップ・ジャックナイフ・最尤推定法、マルコフ連鎖モンテカルロ法によるベイズ推定の実例 〜
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2015年03月04日(水) Ｒによるモンテカルロの基礎とデータ分析への応用 〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜 モンテカルロ法とは、統計科学と情報科学、ブートストラップ・ジャックナイフ・最尤推定法、マルコフ連鎖モンテカルロ法によるベイズ推定の実例 〜
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2015年02月27日(金) ベイズ統計の基礎とRによる効果的な活用法と応用例〜1人1台ＰＣ実習付〜 〜原因の確率を推定するベイズ統計、ディープラーニング、スパースモデリングの解説、データ解析ソフトウェアRを用いた実習、時系列予測への活用と留意点〜
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2015年02月13日(金) ゴム材料の基礎と力学特性・解析技術および設計開発への応用 〜 ゴム・エラストマーの物理と基礎、弾性力学と非線形解析、二軸試験とCAE解析のポイント 〜
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2015年02月13日(金) 有限要素法の基礎講座〜１人１台PC実習付〜 〜有限要素法の考え方、全体の流れ、要素による精度の違い、解析を実施する上での勘所〜
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2015年02月13日(金) Deep Learning（ディープラーニング）の基礎と応用事例 〜 ニューラルネットワーク学習、ディープラーニングのモデル・ツール、画像認識への応用例 〜
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2015年02月04日(水) 異常を見抜き、故障を予兆段階で検出するインバリアント分析の基礎と応用・例 〜デモ付〜 〜 予防保全から予知保全へのアプローチ、故障予兆検知へのビッグデータ分析技術適用事例 〜
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2015年01月26日(月) Ｒ言語によるデータ解析実践講座 〜１人１台PC実習付〜 〜 クロス集計、重回帰分析、クラスター分析、決定木分析、機械学習の実践的活用法を実習を通してマスターする 〜
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2015年01月20日(火) テキストマイニング（テキスト分析）技術の基礎とビジネスでの実践的活用法 〜１人１台PC実習・ソフト１ヶ月利用権付〜 〜 テキスト分析の基本知識と効果、分析事例と活用ノウハウ、実践的分析実習 〜
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2015年01月08日(木) 機械学習によるデータ分析の基礎とその応用 〜１人１台PC実習付〜 〜 数値予測・クラス予測、記述モデル学習、機械学習によるデータ分析のポイント 〜
