セミナー検索結果：614件

• 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05月28日(木) 機械学習の基礎とデータ解析技術および活用事例　～ １人１台PC実習付 ～ ～ AI/機械学習の活用とExcel線形解析、ニューラルネットワーク非線形解析、逆問題への適用 ～

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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12日(金) ＡＩとＡＲＭＡモデルによる時系列データ解析の基礎と活用のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ 時系列処理の基本、時系列の統計処理、時系列モデルと評価、ＡＩとＡＲＭＡの利用法と性能評価、応用する上での留意点 ～

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• 2020年06月10日(水) 数理最適化（組合せ最適化）の基礎と問題解決の実践的なアプローチ ～ 組合せ最適化問題とその応用事例、整数計画ソルバーの利用法、メタヒューリスティクスの設計と開発への応用 ～

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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22日(金) 機械学習におけるベイズ推定・パターン認識手法の基礎とその応用　＜オンラインセミナー＞ ～ ベイズ推定から線形識別手法へ、非線形識別手法とカーネル法、代表的な画像特徴、SVMの応用例 ～

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• 2020年05月11日(月) 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サイエンスへの応用 ＜オンラインセミナー＞ ～ データ同化とベイズ統計、ベイズ統計とＭＣＭＣとの関係、メトロポリス・ヘイスティング(MH)法、ＣＡＥの応用事例 ～

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• 2020年04月02日(木) ビジネスデータサイエンスの基礎と実践　～ 1人1台ＰＣ演習付 ～ ～ ビジネスデータサイエンスの考え方・基本手順、 データの見方、統計的な分析、深層学習 ～

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• 2020年04月20日(月) Pythonによる数理最適化問題の基礎と解き方および実務への応用　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ Pythonを用いた線形最適化、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務への応用 ～

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• 2020年04月10日(金) 技術者に必要な統計の基礎と時系列データ解析への応用　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 基礎確率モデルによるデータ解析とその応用例、時系列回帰、ARIMA、GARCHモデルの活用法 ～

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• 2020年04月07日(火) 深層学習・ＧＡＮの基礎と異常検知技術への応用 ～ 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01日(水) Pythonプログラミングの基礎とデータ処理の実践講座　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 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03月30日(月) 動的システムの最適状態推定（カルマンフィルタ、パーティクルフィルタ）とその実時間推定課題への応用 ～ 確率統計とベイズ推測、状態空間モデルと状態推定、最適フィルタの各種アルゴリズム、応用事例と状態空間モデリング ～

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• 2020年03月27日(金) 計測・制御系システムにおける機械学習の基礎と適用及び実装のポイント [大阪開催] ～ 機械学習技術の基礎、計測・制御ｼｽﾃﾑの高性能化や異常検出他への活用法、モデル・学習アルゴリズムの最適選定および実装の勘所 〜

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• 2020年03月18日(水) AＩ技術・画像処理の外観検査技術への応用と実例 ～ 外観検査自動化におけるAI活用のアプローチ、外観検査システムの開発事例と成功のポイント ～

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• 2020年03月05日(木) Python とR言語によるビッグデータ分析およびAI学習の基礎と実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 教師あり学習と教師無し学習、決定木とランダムフォレスト、主成分分析と対応分析、ニューラルネットワークのチューニング、アンサルブル学習、ビッグデータ分析の実践ポイント ～

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• 2020年03月30日(月) 時系列データ解析の基礎とモデル化手法および予測・検知への応用　～デモ付～ ～ 扱う時系列データの特徴、ランダムウォーク、平均値の推定（AR・ARMA・ARIMA）、将来予測・異常検知の応用例、機械学習による予測精度向上手法 ～

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• 2020年02月25日(火) ベイズ統計の基礎とデータ分析・推定への応用　～１人１台PC実習付～ ～ ベイズの定理、回帰分析・階層線形モデル、RおよびStanを用いた実習、不確実性／欠損のある相関係数の推定法、時系列的なデータの分析 ～

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• 2020年03月31日(火) 機械学習の基礎と予測モデルの作成とおよび 予測精度向上のポイント ～１人１台PC実習付～ ～　機械学習の基礎、クラス分類・回帰アルゴリズムの基礎と予測精度検証および変数選択法　～

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• 2020年02月07日(金) IoT×AIによる品質の劣化予兆検知技術と検査データの活用法 ～ エッジ領域でのAI活用、IoTによる設備のモニタリング、インバリアント分析による設備監視や品質の高度化、非破壊検査における検査データの活用 ～

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• 2020年02月06日(木) 人工知能・機械学習による時系列情報の異常検知とその応用 ～ 基本的な異常検知アルゴリズム、時系列信号の特徴抽出、機械データ・バイタルデータ・動画像からの異常検知 ～

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• 2020年03月12日(木) 機械学習の基礎とモデル化の効率的な使い分けおよび機械学習の最適化 ～ 機械学習の最新動向、機械学習とモデル化の効率化手法、データ解析の手順とパターン識別　、機械学習の最適化、応用事例 ～

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• 2020年01月22日(水) Pythonによるデータサイエンスの基礎と実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ Pythonを用いた分類分析、クラスタリング、回帰分析、異常検知技術とプログラミング ～

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• 2020年01月20日(月) サポートベクトルマシンの基礎と適切なパラメータチューニング　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ SVMを用いたパターン認識の方法、多クラスシステムの具体的構築法、学習とモデル選択、特徴抽出と特徴選択 ～

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• 2019年11月21日(木) 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　～演習付～ ～ 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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• 2019年11月27日(水) スマート工場（スマートプラント）構築のためのIoT／ＡＩ技術の基礎と製造現場改善への応用実践講座　～演習付～ ～ IoT／ＡＩにおけるセンサーデータ収集とデータ分析、ＲＰＡによるモノづくり業務の変革、IoT／ＡＩ推進の技術ロードマップとスキルマップ ～

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• 2019年11月27日(水) フレームワークを活用したディープラーニングの基礎と実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 統計処理と数値化、教師あり学習、教師なし学習、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11月22日(金) 強化学習・深層強化学習の基礎と実装プログラミング　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 強化学習とQ学習、Q学習の実装、強化学習と深層学習の融合による深層強化学習の実現 ～

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• 2019年12月23日(月) MatrixFlowによるノンプログラミングＡＩの構築技術と活用法　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ ＡＩの基礎と活用事例、ＡＩ構築・活用のポイント、ディープラーニングを使った画像分類への応用 ～

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• 2019年12月25日(水) 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への応用実践講座 ～ スパースモデリングの解析結果の可視化と情報抽出、Pythonによるスパースモデリングの実装、計測インフォマティクスによる新規材料・物質の探索 ～

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• 2019年10月30日(水) 統計的品質データ解析の基礎とその応用技術実践講座　～ 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12月02日(月) Pythonによる数理最適化問題の基礎と解き方および実務への応用　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ Pythonを用いた線形最適化、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務への応用 ～

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• 2019年12月20日(金) ベイズ統計学によるデータ分析の基礎と実践　～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、ベイズ統計学の活用による具体例 ～

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• 2019年10月18日(金) R言語による時系列データ分析の基礎と実践　～1人1台PC実習付～ ～ データの性質の確認法、統計的仮説検定、時間依存の構造、時系列データ分析手順の実例、時系列構造を考慮した予測法 ～

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• 2019年12月04日(水) Ｐｙｔｈｏｎ／Ｋｅｒａｓによる機械学習の基礎とデータ処理への応用　～１人１台PC実習付～ ～ Ｐｙｔｈｏｎの基礎と主要なライブラリ、機械学習と各種手法、前処理の重要性、過学習の対策法、機械学習の事例 ～

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• 2019年11月06日(水) 多変量解析の基礎と予測・推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、判別分析の基礎と応用例、Rの活用法とデータ分析の実習 ～

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• 2019年10月08日(火) Python で学ぶディープラーニングのプログラミング基礎講座　～１人１台PC実習付～ ～ Python のポイント、ニューラルネットによる回帰と識別、最急降下法と誤差逆伝播法、CNN、既存プログラムや学習済みモデルの利用 ～

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• 2019年10月02日(水) 官能評価・感性評価の基礎とデータ分析への応用 ～ 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製品開発への効果的な活用法 ～

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• 2019年10月01日(火) Pythonによる画像処理の基礎と機械学習への応用　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 画像処理のためのPythonプログラミング、テンプレートマッチング、差分による動物体検出、顔検出、局所特徴量を用いた物体検出、CNNによる画像のクラス分類、学習結果の利用 ～

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