セミナー検索結果：641件

• 2021年03月22日(月) 画像解析を活用したマテリアルズ・インフォマティクスの基礎と高効率な材料開発への応用 ＜オンラインセミナー＞ ～ 材料組織の画像認識と特徴量抽出手法、機械学習を用いた順解析技術、記述子の評価、特性を最大化する理想組織像の逆解析技術 ～

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• 2021年02月18日(木) エッジAI技術とセンサデータ処理、予知保全、インプロセス管理への応用　～デモ・個別相談付～　＜オンラインセミナー＞ ～ エッジAI技術の基礎、IIOT推進活動事例、予知保全、センサデータへの活用技術と事例 ～

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• 2021年02月18日(木) デジタルツインの基礎と状態推定・予測技術への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ デジタルツインの基礎、データドリブン・物理モデルの作成方法、カルマンフィルタによるデータ同化、状態推定・予測技術への応用と例 ～

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• 2021年03月25日(木) MTシステムと機械学習（深層学習）の基礎とセンシングデータの解析および異常診断への応用　〈オンラインセミナー〉 ～ 機械学習の基礎と異常検知・診断への適用法、MTシステムと機械学習による異常検知・診断への適用技術と適応事例　～

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• 2021年02月02日(火) DXの基礎と適切なビジネスモデルへの応用および構造化　～設計演習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ DXで使われる技術、ビジネスモデルの構造化、ビジネスモデル検討方法、プラットフォームの種類と事例、ビジネスモデル設計法 ～

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• 2021年02月03日(水) ベイズ統計学を使ったデータ分析の基礎とその実践　～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、ベイズ統計学による探索・例 ～

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• 2021年01月14日(木) 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 による新規材料・物質の探索、開発への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ スパースモデリングの基礎、効率的な材料探索法、新規材料・物質の探索への新たな展開　～

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• 2021年01月26日(火) 人工知能・機械学習による異常検知・異常予兆のアルゴリズムとその応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～機械学習と異常検知、統計的異常検知、古典的異常検知、機械学習による異常検知技術　～

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• 2021年01月14日(木) Pythonによる機械学習の基礎と適切なデータ分析のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ Pythonと機械学習、決定木、SVM、回帰問題、主成分分析・因子分析、クラスタリング手法、機械学習から発展した深層学習　～

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• 2021年01月08日(金) ディープラーニングによる異常検知技術の基礎と外観検査への応用：サンプルデータがない、少ない場合の対応法　＜オンラインセミナー＞ ～ 特徴量と特徴空間、ニューラルネットワーク、異常サンプルがない・少量の場合の対応方法、ディープラーニングによる異常検知技術　～

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• 2021年01月06日(水) データサイエンスの基礎と機械学習の実践的活用法　＜オンラインセミナー＞ ～ データサイエンスとは、機械学習の知っておくべきポイント、実務での機械学習の活用法とポイント 　～

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• 2021年01月06日(水) 「第一原理計算」の基礎と実践的なシミュレーションのノウハウ　＜オンラインセミナー＞ ～ 物質科学・材料科学におけるシミュレーションの種類、密度汎関数理論に基づいた第一原理計算の基礎、活用するための実践的なノウハウ ～

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• 2021年01月05日(火) 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　＜オンラインセミナー＞ ～ 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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• 2020年12月25日(金) Kerasによる深層学習の基礎と応用および最新技術　＜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12月04日(金) 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11月25日(水) 確率的グラフィカルモデル・統計的機械学習の基礎とその応用　＜オンラインセミナー＞ ～ データ生成モデル、データマイニング、人工知能への応用 ～

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• 2020年11月19日(木) 多目的最適設計の基礎・手法と実設計への活かし方　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 最適設計の基礎、勾配法、進化計算法、ベイズ最適化、物理ベース最適化、データマイニング、実設計への活かし方と応用事例 ～

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• 2020年11月18日(水) CAE解析精度を向上させる「データ同化」の基礎と高速化・最新技術　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ データ同化手法の種類、逐次型データ同化手法、Pythonによる実装とデモ、データ同化の高速化技術 ～

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• 2020年12月15日(火) ディープラーニングの基礎と活用のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ ディープラーニングの基礎、Pythonプログラミングの基礎、最新のディープラーニングアルゴリズムの実装法 ～

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• 2020年11月09日(月) NNC（Neural　Network　Console）によるディープラーニングプログラミングとそのポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ 深層学習の基礎、SONY-NNCによる深層学習と実装法、深層学習とGPU ～

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• 2020年11月02日(月) データ分析技術とAI・機械学習の基礎と実践のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ データ分析の手法と例、AIの基礎と学習手法および実装法、アンサブンル学習の手法、ビッグデータ分析の実践のポイント ～

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• 2020年10月08日(木) ベイズ統計およびカルマンフィルタの基礎とその実装方法　＜オンラインセミナー＞ ～ データ同化とベイズ統計学、状態空間モデルと将来予測、カルマンゲインと状態の予測誤差の分散、カルマンフィルタの実装 ～

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• 2020年10月05日(月) 深層学習およびアテンション技術の基礎と画像処理への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 深層学習の基礎、画像処理の基本となる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、近年注目を集める「アテンションメカニズム（注意機構）」と画像処理への応用技術　～

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• 2020年08月05日(水) 強化学習の基礎と実装のポイント　＜オンラインセミナー＞　 ～ 強化学習とディープラーニング、強化学習のアプローチ、手法の選択のための指針と応用例 ～

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• 2020年09月18日(金) Pythonによるデータ分析の基礎と機械学習への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ モジュールの使い方とデータの可視化、行列データの扱いと集計分析、Scikit-learnによる機械学習 ～

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• 2020年07月21日(火) 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　＜オンラインセミナー＞ ～ 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08月20日(木) ベイズ推論の基礎と信号処理・ノイズ除去への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ ノイズの重畳した観測データからの信号推定技術、ベイズ統計の応用、センサー信号処理のノイズ除去への応用 ～

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• 2020年08月06日(木) Tableauによるデータ分析の基礎と効果的な活用法 ＜オンラインセミナー＞　 ～ データ分析・活用の現状、Tableauの機能とデータ分析、データ活用の推進 ～

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• 2020年07月31日(金) 強化学習の基礎と実装のポイント　＜オンラインセミナー＞　 ～ 強化学習とディープラーニング、強化学習のアプローチ、手法の選択のための指針と応用例 ～

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• 2020年07月22日(水) データサイエンスの基礎とAIプロジェクトの実践とポイント ＜オンラインセミナー＞ ～ データサイエンスが支える説明可能なＡＩ、ＡＩの分類、データサイエンスを活用したプロジェクト立案、データサイエンティストの育成と活用 ～

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• 2020年07月17日(金) スモールデータ解析とアンサンブル学習および生体情報・医療データ解析への応用 ＜オンラインセミナー＞ ～ 次元削減と回帰分析、アンサンブル学習とサンプリングを組み合わせた不均衡データ解析、居眠り運転予知、健康診断、脳波データ解析への応用 ～

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• 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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