セミナー検索結果：565件

• 2019年06月11日(火) 確率的グラフィカルモデルの基礎とデータ生成モデル、データマイニング、人工知能への応用 ～ 統計的機械学習の目的とメリット、マルコフ確率場の統計的機械学習の方法、制限ボルツマンマシンを利用したパターン認識 ～

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• 2019年06月03日(月) 分子シミュレーションの基礎と電子材料設計への応用 ～ 分子動力学計算の基礎、分子間相互作用エネルギーの解析方法、シミュレーションの条件設定と応用、有機半導体の解析例 ～

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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23日(木) 感性の定量評価技術と指標化・モデル化技術および感性価値の高い製品開発への応用 ～ 感性の計測・分析法、画像・質感・音響・触感・気分・価値などにおける感性指標化技術、ユーザの分類とモデル化、感性工学の最新動向 ～

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• 2019年05月20日(月) 組合せ最適化のモデル化技術とアルゴリズムおよびその応用 ～ 整数計画ソルバーの利用法とモデル化、メタヒューリスティクスの設計と開発、アルゴリズムの現実問題への応用 ～

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• 2019年05月20日(月) ベイズ統計の基礎とベイズモデリングおよびデータ分析の実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ ベイズ統計に基づいたデータ分析の基本的な方法、ベイズ因子を用いた統計モデルの選択方法、ベイズ予測分布の活用法、マルコフ連鎖モンテカルロ法の基本 ～

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• 2019年06月19日(水) 粒子フィルタの基礎とPythonによる時系列データ解析実践講座　～１人１台PC実習付～ ～ 状態空間モデル、逐次ベイズ推定および、粒子フィルタによる時系列データ解析 ～
  

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• 2019年06月13日(木) Pythonによるデータ解析のノウハウと機械学習とその活用法　～１人１台PC実習付～ ～ １次元データ、多変量データの解析と機械学習の基礎および効果的な活用方法 ～
  

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• 2019年06月10日(月) 量子コンピュータ・量子アニーリングの基礎と最新技術 ～ 量子コンピュータ・量子アニーリングのビジネス展開を目指した各企業の研究開発動向と将来展望 ～

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• 2019年05月24日(金) 統計的品質データ解析の基礎と効果的な活かし方実践講座　～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06月07日(金) 多変量解析の基礎とデータ分析・予測への応用　～１人１台PC実習付～ ～ ２変数の関係性、回帰分析・重回帰分析法と注意点、主成分分析とタイプ分析の応用、因子分析と特徴分析の応用、Rを用いた分析演習とそのポイント ～

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• 2019年04月25日(木) ＩｏＴによる故障予知・予知保全システムの構築とその応用 ～ 設備故障確率とＭＴＢＦ、事後保全の情報支援システム、保全ビッグデータの新しい分析・解析法 ～

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• 2019年05月29日(水) 機械学習（SVM・Deep Learning）の基礎と画像認識への応用 ～ 各種サポートベクターマシンの基礎と応用例、 単層／多層パーセプトロン、Deep LearningとCNN、認識・識別への応用例 ～

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• 2019年04月23日(火) 実験計画法の基礎と実践的対処法のポイント　～１人１台PC実習付～ ～ 仮説検定と実験計画法、分散分析とその後の処理手法、直交配列表による実験計画法、データ解析の実践ポイント ～

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• 2019年04月15日(月) Pythonによる機械学習・集団学習（アンサンブル学習）の基礎と活用例　～１人１台PC実習付～ ～ Pythonの基礎とデータの前処理、線形判別分析、SVM・線形重回帰分析・決定木・ランダムフォレスト・バギング・ブースティング、使い分けと活用法・応用例 ～

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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04日(木) 強化学習の基礎とアルゴリズムおよび実装のポイント ～ 強化学習に必要な基礎知識、強化学習の手法と使い分け、適応的状態分割の方法と実装上の工夫、応用事例 ～

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• 2019年04月02日(火) 最適状態推定技術の基礎と実時間推定システムへの応用 ～ 確率統計とベイズ推測、状態空間モデルと状態推定、カルマンフィルタ、パーティクルフィルタ、モンテカルロフィルタ ～

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• 2019年04月01日(月) 自然言語処理技術の基礎と深層学習の応用 ～ 深層学習による自然言語処理、言語ビッグデータと巨大知識ベース、機械翻訳、対話システムへの応用 ～

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• 2019年01月24日(木) ビッグデータの分析技術と効果的な活用法 ～ ビッグデータとデータサイエンス、ビッグデータの活用、ビッグデータの分析手法 ～

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• 2019年03月11日(月) 多変量解析の基礎とデータ解析実践講座　～１人１台PC実習付～ ～ 重回帰分析、主成分分析、因子分析、ロジスティック回帰分析・判別分析、クラスター分析を活用した分析技術のポイント ～

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• 2019年03月08日(金) 圧縮センシングの基礎と応用および最新技術 ～ スパースな構造の利用による高次元信号の復元と圧縮センシングの応用および今後の展望 ～

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• 2019年01月24日(木) 統計的品質管理・データ解析の基礎と活用上のポイント　～１人１台PC実習付～ ～ 品質データの見える化、管理図の作成法、分散分析と直交表、Excelを用いたデータ分析の進め方 ～

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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28日(月) Pythonと機械学習による正しく適切なデータ分析のノウハウと効果的な活用法 　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ データの見方と扱い方、機械学習の基本と注意点、正しい分析結果の評価方法、機械学習を使ったデータ分析 ～

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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07日(金) Ｒを用いたマルコフ連鎖モンテカルロ法の基礎と活用法　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC法）の基本的なアルゴリズムと実装方法、ベイズ分析への応用と事例 ～

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• 2018年12月25日(火) 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～ ～ 実用レベルの言語処理システムの例、成功する実システム、SVM、Tensorflowによるテキスト分類技術とチューニング ～

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• 2018年11月28日(水) ＢＯＭの基礎と統合化ＢＯＭの構築および革新的な活用法 ～ IoT時代のものつくりプラットフォームと統合化ＢＯＭソリューション、スマートファクトリーの事例 ～

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• 2018年11月07日(水) 統計的品質管理の基礎と不良率推定法・管理図による不良発生防止への活かし方　～１人１台PC実習付～ ～ Excel活用による不良率の推定、工程能力指数と不良率の関係、管理図の作成と異常の判定 ～

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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02日(金) 強化学習の基礎と最適化技術への応用　～ デモ・演習付 ～ ～ 強化学習の基礎（例としてのデモ）、最適化技術（局所探索法、遺伝的アルゴリズム）、ロボット制御等への強化学習の最適化とその応用～

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• 2018年12月19日(水) Pythonによる機械学習・ディープラーニングの基礎と応用例　～１人１台PC実習付～ ～ Pythonの基礎、教師あり学習と教師なし学習、ニューラルネットワークの基礎、画像認識への応用、リカーレントネットワークと応用 ～

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• 2018年10月11日(木) データからの異常検知分析の基礎とその実践　～１人１台PC実習付～ ～ データを使った異常検知の考え方、外れ値検出、変化点検出、異常状態検出とそのポイント ～

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• 2018年10月05日(金) 官能評価・データ分析の基礎と製品開発への効果的な活かし方 ～ 一対比較法、ＩＳＭ法、ＡＨＰ法、識別法、嗜好法、順位法、評定法による評価とデータ分析方法および活用例 ～

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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29日(木) 機械学習・データ分析の基礎とモデル化手法および予測・分類・識別への活用　～１人１台PC実習付～ ～ 学習法の代表例（ベイズ推定・最尤推定）、予測に活かす回帰分析手法、分類に活かすクラスタリング手法、識別に活かす判別分析手法 ～

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• 2018年11月27日(火) 時系列データ解析の基礎とノイズ除去技術および予測・検知への応用　～１人１台PC実習付～ ～ 時系列解析の基礎、状態空間モデル、データのノイズ除去技術、隠れマルコフモデル・粒子フィルタによる応用例 ～

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• 2018年11月06日(火) 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への応用 ～1人1台ＰＣ実習付～ ～ Ｍｏｄｅｌｉｃａ言語を用いたモデル化と設備診断・余寿命予測への適用によるメンテナンス・設備診断技術　 への適用 ～

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