セミナー検索結果：555件

• 2022年05月10日(火) 量子コンピュータの基礎とソフトウェア開発への応用　～ デモ付 ～　＜オンラインセミナー＞ ～ 量子アニーリング方式・量子ゲート方式の概要と基礎技術解説、量子コンピュータを活用したソフトウェア開発事例とその解説 ～

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• 2022年04月28日(木) マテリアルズ・インフォマティクス（ＭＩ）の基礎と機械学習／ベイズ統計を用いたその応用　＜オンラインセミナー＞ ～ ＡＩによるＭＩの展開と開発動向、機械学習・ベイズ統計を用いた材料開発のポイント、第一原理計算による効率的な材料開発事例 ～

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• 2022年04月01日(金) Ｐｙｔｈｏｎプログラムの基礎と効率の良いＥｘｃｅｌデータ処理への応用と実践　＜オンラインセミナー＞ ～ Pythonの文法、効率的なExcelシートの読み書き、集計処理、書式設定、グラフ作成、覚えておきたいPythonのテクニック ～

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• 2022年03月10日(木) 深層強化学習の基礎と応用および最適化技術　＜オンラインセミナー＞ ～ 深層学習の基礎、強化学習問題、深層Ｑネットワークを用いた学習、プロ棋士より強い学習法、深層強化学習の応用例 ～

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• 2022年03月07日(月) 時系列データ解析の基礎とモデリングによる将来予測への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 時系列データの前処理、時系列データからの特徴抽出、時系列モデリングによる将来予測とモデルの評価 ～

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• 2022年02月09日(水) ディープラーニングによる異常検知技術の基礎と運用方法のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ 特徴量と特徴空間、識別問題、ニューラルネットワーク、異常サンプルがない・少ない場合の手法、最新異常検知技術と運用方法 ～

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• 2022年02月16日(水) 多変量解析の基礎と予測・データ分析への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 回帰分析・重回帰分析、主成分分析、因子分析の基礎と注意点、Rによるデモと応用例 ～

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• 2022年03月30日(水) システム同定法の基礎とベイズ推定を用いた動的システムモデリングへの応用　　＜オンラインセミナー＞ ～ 予測誤差法による標準的なシステム同定法、ベイズ推定法を用いたシステム同定における適切なパラメータ設定のポイント ～

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• 2022年01月27日(木) 確率的グラフィカルモデルの基礎とデータサイエンスへの応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 統計的機械学習の目的とメリット、ベイズ推定とマルコフ確率場、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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• 2022年01月17日(月) Pythonによるセンサデータ処理と異常検知への応用および機械学習プログラミング　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ Python、scikit-learn、numpyを用いたセンサデータのパターン認識、異常検知・分類分析のプログラミング ～

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• 2022年01月14日(金) ケモインフォマティックスの基礎と応用のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ ケモインフォマティックスで使用される機械学習・AI手法、化学・医薬学への応用と事例 ～

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• 2022年01月13日(木) 機械学習による特徴量エンジニアリングの基礎とマテリアルズＤＸへの応用　＜オンラインセミナー＞ ～ スパースモデリングの標準的手法と最新技術、行列分解による画像特徴量抽出、特徴量抽出の実装、少数データに対するモデルの選び方、対処方法、ベイズ推論を用いた計測データからのモデル選択 ～

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• 2021年11月16日(火) カルマンフィルタの基礎とデータ解析への応用および実装のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ 粒子フィルタと実装のための注意点、ガウス分布に基づくベイズ推定、状態空間モデルによるモデリング、パラメータの推定方法 ～

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• 2021年12月02日(木) センシングデータ分析の基礎とＭＴシステムおよび機械学習（深層学習）による異常検知技術とそのポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ センシングデータ分析・異常検知技術の基礎、ＭＴシステム・機械学習による異常検知技術への適用技術 ～

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• 2021年10月18日(月) データサイエンス・AIの基礎と活用法　～ 演習付・個別相談可～ 　＜オンラインセミナー＞ ～ データサイエンスとAIの基本、統計基礎とデータサイエンス、数理最適化・機械学習・ニューラルネットワークの基本と利活用のポイント ～

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• 2021年11月02日(火) ベイズ統計の基礎とPythonによるベイズ推定の実践＜オンラインセミナー＞ ～ 確率分布とベイズ分析の基礎、ベイズ推定量の計算とモンテカルロ法の活用、PyMC3を用いたベイズ分析 ～

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• 2021年10月14日(木) ベイズ統計・ベイズモデリングの基礎とデータ分析・予測への応用および実践　～実習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 条件付き確率とベイズの定理、機械学習への応用、ベイズ決定理論と予測分布、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MＣMＣ法) ～

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• 2021年10月08日(金) 時系列データ分析の基礎とＡＩプロジェクト運営の成功ポイント　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 統計モデルによるデータ分析、線形回帰モデルとその拡張モデルおよび活用法、データ分析プロジェクトにおける失敗事例と成功のポイント ～

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• 2021年08月31日(火) ベイズ信号処理の基礎と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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• 2021年07月27日(火) 時系列解析の基礎と将来予測AI技術への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 時系列データとパターン抽出、確率モデルに基づく時系列モデリング、多次元時系列データからの将来イベント予測 ～

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• 2021年08月25日(水) ベイズ信号処理の基礎と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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• 2021年08月16日(月) MCMC（マルコフ連鎖モンテカルロ法）の基礎とCAE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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• 2021年07月29日(木) Pythonによる数値計算とシミュレーションプログラミング実践講座　＜オンラインセミナー＞ ～ 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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• 2021年07月13日(火) 量子計算の基礎と量子プログラム開発のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ 線形代数の基礎、量子プログラムの計算モデル、図式言語を用いた量子計算、量子プログラム開発において考慮すべきポイント ～

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• 2021年07月09日(金) ベイズモデリングによる機械学習の基礎とデータ分析への応用　 ＜オンラインセミナー＞ ～ 機械学習とベイズモデリング、ベイズモデリングの実践テクニック、ベイズモデリングの広がり（応用）～

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• 2021年07月06日(火) 時系列データ処理の基礎と機械学習による効果的なデータ分析および実践ポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ 時系列データ処理とデータの数値変換、自己回帰モデルによるデータ予測、機械学習による時系列処理 ～

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• 2021年07月02日(金) 製造業のためのDXの進め方とビジネスモデル構築による競争力強化のポイント　～演習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ DXの基礎と製造業での事例・進め方・体制、ビジネスモデルの基礎とプラットフォーム、ビジネスモデル設計演習 ～

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• 2021年09月09日(木) 時系列データ解析の基礎と異常検出・変化点検出の適用法　＜オンラインセミナー＞ ～ 時系列の異常検出、線形時系列解析、様々な時系列モデル、単変量時系列および多変量時系列の変化点検出 ～

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• 2021年09月07日(火) テキストマイニングの基礎とKH Coderによる分析の実践ポイント　～PC演習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ テキストマイニングの進め方、形態素解析、テキストファイル・Excelファイルを用いた分析、テキストマイニングの事例 ～

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• 2021年09月06日(月) ＭＴシステムの基礎と推定・予測・異常検知への応用　～演習付～＜オンラインセミナー＞ ～ 外れ値の扱い、主なMTシステム（MT法・T法）とその改良手法、診断・分類・予測への応用 ～

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• 2021年08月25日(水) 機械学習の基礎とアンサンブル学習（集団学習）　～PC演習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 機械学習とPythonの基礎、決定木による予測法、アンサンブル学習法：バギング・ランダムフォレスト・ブースティング、特徴量評価・判別・推定への応用 ～

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• 2021年08月05日(木) ベイズ最適化を用いた制御器パラメータチューニング技術とその応用　～デモ付～　<オンラインセミナー> ～ 制御と機械学習の融合、ガウス過程回帰、ベイズ最適化を用いた制御器調整への応用 ～

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• 2021年07月14日(水) 実験計画法の基礎とデータ解析法および実践ポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ 分散分析法（１因子実験・２因子実験・直交表）、回帰分析法、実験計画と解析方法、実験計画の立て方とコツ ～

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• 2021年07月05日(月) 機械学習による異常検知技術の基礎と対策および応用・例　＜オンラインセミナー＞ ～ 異常検知に必要な統計の基礎知識、　教師あり学習による異常判別法、教師なし学習による異常検知、異常回避のための最適制御 ～
  

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• 2021年06月25日(金) 機械学習による異常検知技術の基礎と対策および応用・例 ～ 異常検知に必要な統計の基礎知識、　教師あり学習による異常判別法、教師なし学習による異常検知、異常回避のための最適制御 ～
  

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• 2021年06月15日(火) 確率的グラフィカルモデルと因果推論への応用　～演習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ マルコフネットワークとベイジアンネットワーク、スコアベースの構造学習、因果順序の推定、疑似尤度を用いたグラフの構造学習 ～

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• 2021年06月08日(火) 感性の要求分析・定量化手法と感性設計の実践およびそのポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ 商品と人との関係、感性設計、評価グリッド法、感性の定量化と分析、感性設計の実践とポイント・事例 ～

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• 2021年05月26日(水) グラフニューラルネットワーク（ＧＮＮ）の基礎と応用および実装技術　＜オンラインセミナー＞ ～ グラフニューラルネットワークの応用、Ｓｐｅｃｔｒａｌ　Ｇｒａｐｈ　Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ、Ｓｐａｔｉａｌ　Ｇｒａｐｈ　Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ、ＰｙＴｏｒｃｈによる実装技術 ～
  

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• 2021年05月13日(木) 時系列データ解析の基礎とデータ解析・予測への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 時系列データ分析の概要と前提、非定常な時系列データ分析、解析と予測、応用とさまざまな時系列モデル ～
  

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• 2021年05月31日(月) 小規模データによる機械学習、深層学習の基礎と効率的な有効データへの応用とそのポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ ビッグデータとディープデータ、少数・高次元データの学習のための技術、人間の知識のモデル化技術、結果の評価・可視化・説明技術、データ不足を補う技術 ～

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