セミナー検索結果：555件

• 2017年11月02日(木) 強化学習の基礎と最新技術・応用例 〜 強化学習の基礎、価値関数法、方策探査法、うまく学習させるコツ、DQN、階層強化学習、逆強化学習 〜

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• 2017年10月30日(月) 実習で学ぶPythonの基礎マスター講座　〜１人１台PC実習付〜 〜 Pythonプログラムの基礎、データ構造、モジュールの利用、例外処理、標準ライブラリ 〜

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• 2017年10月27日(金) 統計的音響信号処理技術の基礎と深層学習を用いた応用技術 〜 音響信号処理の基礎と応用、深層学習を用いた音声認識・音声変換、音源分離・音声変換 〜

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• 2017年10月24日(火) 自動車・機械部品における加速試験の進め方とデータ解析・評価および信頼性向上 〜　加速試験の目標と考え方、故障物理と故障モデル、効果的な加速（寿命）試験と耐久性試験の方法およびノウハウ　〜 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

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• 2017年10月13日(金) Chainer（Ver.２）によるディープラーニングの実装方法とそのポイント 〜 最急降下法と誤差逆伝播法、Chainerの基本プログラム、Ｔｒａｉｎｅｒ、ＲＮＮとＬＳＴＭ、ChainerでのGPU利用・CuPy 〜

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• 2017年10月11日(水) パターン認識技術と自動運転技術への応用・例　 〜 自動運転技術に関わる識別・認識・検出・推定への応用、人工知能とニューラルネットワーク、画像処理・認識技術、深層学習への発展 〜

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• 2017年10月05日(木) 生体信号処理技術の基礎と人間支援システムへの応用　〜デモ付〜 〜 機械学習に基づく生体信号解析の基礎、筋電位や脳波、加速度信号を使ったマン・マシンインタフェースへの応用 〜

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• 2017年10月04日(水) Rによるモンテカルロ法の実践講座　〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜 乱数発生法・無作為抽出法から最先端の最尤推定法・ベイズ推定法に至る統計手法の活用法 〜

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• 2017年10月03日(火) Excelによる多変量解析の実践修得講座　〜１人１台PC実習付〜 〜　多変量解析の種類と選択方法 、各解析方法（重回帰分析・判別分析・因子分析）の結果の見方および分析手法と活用法のポイント　〜

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• 2017年09月12日(火) 時系列データ解析・モデル化の基礎と機械学習を活かした予測・検知・推定への応用　〜デモ付〜 　〜 時系列データと特徴と分類、定常モデル・非定常モデル、機械学習による予測精度向上、Rによるデモ 〜

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• 2017年09月08日(金) 価値を引き出す情報可視化技術の基礎とデータマイニングの応用 〜 情報可視化のプロセス、多次元データ、木構造、ネットワークの可視化、可視化ツールによるデータ分析 〜

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• 2017年09月07日(木) 実世界センサデータ処理の基礎と行動認識・屋内位置推定への応用 〜 実世界データ処理の基礎、高度なセンサデータ処理と最新手法、機械学習に基づくパターン認識 〜

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• 2017年08月30日(水) 量子アニーリングの基礎と最適化問題解決への応用 〜 離散最適化問題・連続最適化問題、D-Waveマシン、量子モンテカルロ法によるシミュレーションとその応用（解決法）〜

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• 2017年08月18日(金) ソフトウェア開発における品質・納期・コスト目標を達成するための統計的管理手法と活用の勘所　〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜 データ分析に基づくプロジェクト管理、品質マネジメントの実践、統計的手法の効果的な活用法とそのポイント 〜

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• 2017年08月10日(木) 統計的品質管理（ＳＱＣ）の効果的活用と品質・信頼性向上 〜 ＳＱＣの基礎となる統計、現場管理の高度化、グローバル品質の実現、ＩｏＴでのＳＱＣ活用 〜

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• 2017年08月07日(月) 初学者のためのPythonによるデータ分析の基礎講座 　〜1人1台ＰＣ実習付〜 〜 Pythonの基本的な文法と実行、パッケージの使い方とデータの可視化、行列と多変量解析、機械学習への応用 〜

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• 2017年07月28日(金) 官能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 〜

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• 2017年06月30日(金) 実践のためのTensorFlow講義 〜 実際に使う際のTensorFlowの機能の理解、様々なモデル（CNN、DQN、RNN）の理解と構築法 〜

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• 2017年06月29日(木) ディープラーニングの基礎と実践的な最新技術：パラメータチューニングの具体的な方法 〜 畳み込みニューラルネットワークのしくみと使いどころ、ディープラーニングの正則化技術 〜

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• 2017年06月28日(水) 基礎からマスターするためのRによる適切な統計解析・多変量解析修得実践講座　〜１人１台PC実習付〜 〜 統計解析・多変量解析によって得られる結果をどう見るか、誤った統計解析を選択しないための基礎知識 〜

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• 2017年06月20日(火) 初学者のためのPythonプログラミング基礎講座　〜１人１台PC実習付〜 〜 Python言語の特徴、プログラムの基礎、データ構造、例外処理・クラスとオブジェクト指向プログラミング、標準ライブラリ 〜

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• 2017年06月13日(火) 基礎から学ぶバイオインフォマティクスと最新技術　 〜 機械学習とデータマイニング、遺伝子予測、分子動力学計算と分子運動シミュレーション、生体高分子間の相互作用、遺伝子発現解析 〜

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• 2017年06月12日(月) 実務に応用するためのＲによるモンテカルロ法の実践講座　〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜 乱数発生法・無作為抽出法から最先端の最尤推定法・ベイズ推定法に至る統計手法の活用法 〜

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• 2017年05月31日(水) 機械学習によるデータ分析の基礎と実践へのポイント　〜 1人１台ＰＣ実習付　〜 〜　機械学習の最新動向、機械学習の手法と選択のポイント、データ解析の注意点、問題のモデル化技術と適用例とそのポイント　〜

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• 2017年05月29日(月) 感性情報分析手法と感性データマイニングの応用 〜 ユーザの感性を探るための官能評価の基本手法、ソフトコンピューティング技術を用いた感性分析テクニック、深層学習による製品特徴の自動抽出 〜

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• 2017年05月17日(水) Rによる時系列データ解析実践講座 　〜１人１台PC実習付〜 〜 状態空間モデルとカルマンフィルタを用いた時系列予測と将来予測への応用 〜

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• 2017年04月07日(金) ベイズ統計の基礎とデータ解析への効果的な活用法　〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜 ベイズ予測分布の構成方法と活用法、ベイズ因子を用いた統計モデルの選択方法、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 〜

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• 2017年03月31日(金) センサデータ処理技術の基礎と異常検知・分類分析への応用　〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜 センサデータからのパターン認識と応用、データマイニングツールを用いたパターン分類・クラスタリング・異常検知の演習 〜

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• 2017年03月24日(金) Excelによる多変量解析の基礎と実践講座　〜１人１台PC実習付〜 〜 多変量解析の種類と選択方法 、各分析法（重回帰分析・判別分析・主成分分析・クラスター分析）による解析手法とそのポイント 〜

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• 2017年03月08日(水) ベイズ推定の基礎と信号処理への応用　〜デモ付〜 〜 ノイズの重畳した観測データからの信号推定技術、妨害信号除去への応用 〜

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• 2017年02月27日(月) 量子アニーリングの基礎と膨大な選択肢から高速・高精度でベストを解くための実装方法・例 〜 量子アニーリングの基礎と組合せ最適化問題への適用例・今後の展望 〜

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• 2017年02月16日(木) センシング技術を用いた異常検知技術の基礎と最新動向 〜 機械の基本的な異常検知技術から最近の展開まで、ビッグデータの利用とＡＩ技術、センサの大量利用によるネットワーク 〜

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• 2017年02月08日(水) 多変量解析を用いたデータ解析の基礎と活用のポイント　〜１人１台PC実習付〜 〜 重回帰分析による予測手法、判別分析による判別手法、品質工学への応用と活かし方 〜

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• 2017年01月25日(水) 強化学習の基礎と応用事例　〜デモ付〜 〜 教師あり学習と教師なし学習、強化学習の仕組みと応用例、強化学習アルゴリズム、Deep Learningを利用した強化学習とそのポイント 〜

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• 2017年01月06日(金) Pythonの基礎とデータ分析への効果的な活用法　〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜 Pythonによる回帰分析、判別分析、テキストマイニング、Ｗｅｂマイニング、画像処理、深層学習への応用 〜

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• 2016年12月21日(水) データ分析・可視化を使った仮説検証と効果的な問題解決のための実践ノウハウ　〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜 仮説構築のためのニーズ可視化、仮説検証のためのデータ分析、回帰分析、因果推論 〜

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• 2016年12月08日(木) 統計的音響信号処理技術の基礎と深層学習を用いた応用技術 〜 音響信号処理の基礎と応用、深層学習を用いた音声認識・音声変換、音源分離・音声変換 の実装技術　〜

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• 2016年11月28日(月) パターン認識の基礎と推定・認識・検出への応用・例 〜 パターン認識のポイント、人工知能とニューラルネットワーク、確率分布・ベイズ推定、Deep Learningと応用技術 〜

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• 2016年11月21日(月) Ｒによるベイズ統計の基礎と効果的な活用法　〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜 Rを使った統計の基礎、ベイズ統計モデル、ベイズ意思決定論への応用 〜

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• 2016年11月10日(木) Rによる多変量解析の基礎と実践講座〜1人１台PC実習付〜 〜 Ｒコマンダーの使い方、グラフ作成・散布図・相関係数・回帰分析・多変量解析、Ｒを活用した演習　〜

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