セミナー検索結果：583件

• 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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• 2018年12月21日(金) 機械設備の劣化（振動）モード分析による予知保全技術と状態監視への応用　～個別相談付～ ～ 機械設備の状態監視、振動モード分析／劣化モード分析のポイントとその事例、無線センサ・画像診断・アンバランス付加などの診断技術 ～

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• 2018年12月14日(金) 機械学習による異常検知・異常予兆診断技術とその応用 ～ 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）、最新の機械学習技術 ～

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• 2018年10月30日(火) Pythonによる機械学習の基礎とプログラミング実践講座　～1人１台ＰＣ実習付～ ～ プログラミングの基礎、ライブラリの利用法、機械学習（回帰問題、分類問題、クラスタリング） ～　　

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• 2018年11月14日(水) TensorflowとKerasによる深層学習のプログラム実装実践講座　～１人１台PC実習付～ ～ Tensorflow、KerasによるCNN、RNN、LSTMの実装プログラミング ～

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• 2018年11月06日(火) 量子プログラミング・量子計算の基礎とそのポイント ～ 量子系と量子アルゴリズムの例、量子プログラムの解析手法、プログラム開発のポイント ～

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• 2018年11月26日(月) 乱流解析技術の基礎と熱・流体の機器設計への応用および注意点　～１人１台PC実習付～ ～ 乱流計算における乱流モデル使用上の注意点、複雑乱流熱伝達場の解析事例と注意点 ～

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• 2018年11月08日(木) Pythonによる機械学習と異常検知への応用 ～ 1人１台PC実習付 ～ ～ 機械学習の概要、クラスタリング、可視化と自己組織化マップ、異常検知と応用例　～　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

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• 2018年10月23日(火) 深層学習フレームワークKerasによる画像認識技術の基礎とプログラミング　〜１人１台PC実習付〜 ～ ニューラルネットワークによる画像認識のしくみ、データの準備から精度評価までKerasによる画像認識プログラミングの実践 ～

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• 2018年10月16日(火) カルマンフィルタの基礎と実装のポイント実践講座　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 状態方程式モデルと制御理論、カルマンフィルタの導出・拡張、マイコン実装のポイント ～

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• 2018年10月16日(火) AI・機械学習による効果的なセキュリティ強化対策技術とその応用　　 ～ ＡＩ／機械学習の基本知識、マルウェア解析、フィッシングサイト検出、フォレンジック解析、大規模ネットワークにおける異常検知への応用 ～

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• 2018年10月10日(水) ３次元計測の最新技術と効果的な活用法とそのポイント ～ 一般施設、工場向けの３Ｄ計測(ドローンの活用含む)によるインフラ調査点検、ｉ-Construction 、BIM、ＣＩＭへの活用、.防災点検・調査への活用と課題 ～

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• 2018年10月03日(水) ＩｏＴによる予知保全技術とシステム構築への応用 ～ ＩｏＴによる事後保全、予防保全、予知保全技術、予知保全システムへの応用展開 ～

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• 2018年12月13日(木) ベイズ統計学の基礎とデータ分析への応用・例　～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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• 2018年11月05日(月) 多変量解析の基礎と推定・判定への応用およびその実践　～１人１台PC実習付～ ～ 回帰分析／主成分分析／因子分析／判別分析の考え方、Rによる分析法と応用例 ～

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• 2018年10月04日(木) 機械学習の基礎と予測モデル作成および精度向上実践講座　 ～ 1人1台PC実習付 ～ ～　GUIの分析ツールを用い、実習により体感的に理解する機械学習とモデルの精度向上技術 ～

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• 2018年09月13日(木) AI・機械学習を実用するための各種技術・手法および使いこなしのポイント　[大阪開催] 〜 各方式と特徴、特徴選択・抽出と各種手法、各種学習モデル（ニューラルネット、ディープラーニング、SVM,ブースティング、トピックモデル） 〜

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• 2018年09月26日(水) Pythonによる時系列データ分析の基礎とそのポイント　～１人１台PC実習付 ～ ～ Python言語の文法、 時系列データと確率分布、Pythonを用いた時系列データの前処理、自己回帰モデル、時系列データの分析とデータモデリング ～

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• 2018年08月10日(金) ビッグデータとＡＩの効果的な活用法と具体的な応用事例 ～ ビッグデータの分析手法とAI、製造業・流通業における活用事例、業界を横断した分析情報の共有と外部データの利用 ～

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• 2018年08月02日(木) 感性データの分析技術と感性データマイニングの効率的な製品開発への応用 ～ ユーザの好みを自動的に探るデータマイニング手法、感性データ分析のテクニック、深層学習による製品特徴の自動抽出 ～

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• 2018年09月26日(水) 量子コンピュータの基礎と最新技術および将来展望 ～ 量子コンピュータ、量子アニーリングにおける研究開発、ビジネス展開および今後の展開 ～

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• 2018年07月31日(火) 機械学習・深層学習によるセンサデータ処理と異常検知への応用 ～ センサデータの分類分析とクラスタリング、時系列データからの異常検知・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07月30日(月) 自然言語処理技術の基礎と産業応用 ～ 深層学習による自然言語処理、情報抽出とテキストマイニング、情報分析、機械翻訳、対話システムへの応用 ～

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• 2018年08月28日(火) ３次元点群処理のためのＰＣＬプログラミング実践講座　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ ＰＣＬのクラス構成とその継承、入出力と可視化、キーポイント抽出と特徴記述 ～

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• 2018年07月20日(金) 見える化によるデータ指向の定量的ソフトウェア品質マネジメントと改善のポイント ～ ソフトウェア開発データ可視化と統計分析、データの良否判定、工数見積の妥当性確認モデルの作成 ～

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• 2018年07月03日(火) Pythonによる数値計算とシミュレーションおよびその実践 　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ Pythonによる数値計算プログラムとモジュールの活用法、確率的シミュレーション、マルチエージェントによる相互作用のシミュレーション ～

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• 2018年07月02日(月) 混相流と混相流数値シミュレーションの基礎および活用・事例 ～ 混相流の支配方程式、計算アルゴリズムおよびカップリング法、粒子法と活用事例 ～

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• 2018年05月29日(火) Pythonによるパターン認識の基礎と実装およびディープラーニングの応用技術 〜 1人１台ＰＣ実習付 〜 〜 Pythonのプログラミング、　機械学習の各種手法と深層学習、 自動的なパラメータチューニング、Python による深層学習(Deep Learning)の利用技術　〜

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