セミナー検索結果：606件

• 2021年01月27日(水) ベイズ推定の基礎と予測・データ分析への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ ベイズ推定に必要なベース知識、統計的モデリング・確率的な定式化、モデル選択、マルコフ連鎖モンテカルロ法、ベイズ推定の応用 ～

  詳細はこちら

• 2021年01月06日(水) データサイエンスの基礎と機械学習の実践的活用法　＜オンラインセミナー＞ ～ データサイエンスとは、機械学習の知っておくべきポイント、実務での機械学習の活用法とポイント 　～

  詳細はこちら

• 2021年01月05日(火) 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　＜オンラインセミナー＞ ～ 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　～

  詳細はこちら

• 2020年12月07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　＜オンラインセミナー＞ ～ 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 ～

  詳細はこちら

• 2020年12月04日(金) 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 ～

  詳細はこちら

• 2020年11月25日(水) 確率的グラフィカルモデル・統計的機械学習の基礎とその応用　＜オンラインセミナー＞ ～ データ生成モデル、データマイニング、人工知能への応用 ～

  詳細はこちら

• 2020年12月21日(月) 強化学習・深層強化学習の基礎と実装プログラミング　＜オンラインセミナー＞ ～ 機械学習と強化学習、強化学習の実装法、深層学習を実現する技術、深層強化学習の実装法 ～

  詳細はこちら

• 2020年11月20日(金) 圧縮センシング技術の基礎と応用および最新技術　＜オンラインセミナー＞ ～ 圧縮センシングの基礎、より複雑なスパース信号復元問題の解析法、圧縮センシングのアルゴリズム、応用例と最新技術 ～

  詳細はこちら

• 2020年11月19日(木) 多目的最適設計の基礎・手法と実設計への活かし方　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 最適設計の基礎、勾配法、進化計算法、ベイズ最適化、物理ベース最適化、データマイニング、実設計への活かし方と応用事例 ～

  詳細はこちら

• 2020年11月18日(水) CAE解析精度を向上させる「データ同化」の基礎と高速化・最新技術　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ データ同化手法の種類、逐次型データ同化手法、Pythonによる実装とデモ、データ同化の高速化技術 ～

  詳細はこちら

• 2020年12月02日(水) BERTを利用した自然言語処理技術と転移学習によるテキスト分類の実践　＜オンラインセミナー＞ ～ BERTを利用した自然言語処理における学習とベクトル化、転移学習によるテキスト分類の実践とそのポイント ～

  詳細はこちら

• 2020年12月01日(火) Pythonによるデータ分析と機械学習プログラミング　＜オンラインセミナー＞ ～ Web教材を用いて学ぶPythonを用いた分類分析、クラスタリング、異常検知、深層学習とその実装 ～

  詳細はこちら

• 2020年11月10日(火) 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）の基礎と応用および状態空間モデリング　＜オンラインセミナー＞ ～ 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による最適アルゴリズム、自己位置推定や動画像への応用 ～

  詳細はこちら

• 2020年11月02日(月) データ分析技術とAI・機械学習の基礎と実践のポイント　＜オンラインセミナー＞ ～ データ分析の手法と例、AIの基礎と学習手法および実装法、アンサブンル学習の手法、ビッグデータ分析の実践のポイント ～

  詳細はこちら

• 2020年11月12日(木) 多変量解析の基礎とデータ分析・予測への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 単回帰分析と多重回帰分析による予測分析、主成分分析と多次元データへの適用、因子分析と要因分析への活用、判別分析と予測・判別への活用、実務課題への有効活用（質疑・相談） ～

  詳細はこちら

• 2020年10月26日(月) 自然言語処理とAIの基礎と効果的な応用およびそのポイント ～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 自然言語処理の概要、形態素解析・構文解析アルゴリズム、意味解析、機械翻訳、文章要約、統計的言語モデル、情報探索システムへの応用 ～

  詳細はこちら

• 2020年10月23日(金) ワイブル解析の基礎と製品の信頼性向上への応用および活用のポイント　～演習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 故障データの位置づけ、分布とパラメータ、故障率分布モデル、ワイブル分布、ワイブル確率紙、耐久試験目標の設定、モンテカルロ法、製品の信頼性への応用 ～

  詳細はこちら

• 2020年10月15日(木) 統計的機械学習の基礎とマテリアルズ・インフォマティクスの実践的活用法　＜オンラインセミナー＞ ～ 統計的機械学習の基礎、ベイズ最適化、知識転移によるマルチタスクなガウス過程回帰、多目的ベイズ最適化、信頼性の異なるデータでのガウス過程、マルチフィデリティモデルのための獲得関数 ～

  詳細はこちら

• 2020年10月01日(木) 「オントロジー」、「ナレッジグラフ」に基づくセマンティック技術と知識型ＡＩ開発への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ オントロジーの構築と知識記述演習、ナレッジグラフ（知識グラフ）とLinked Dataの利用技術、医療・生命科学、材料設計、環境分野での知識型ＡＩ開発の活用例 ～

  詳細はこちら

• 2020年09月18日(金) Pythonによるデータ分析の基礎と機械学習への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ モジュールの使い方とデータの可視化、行列データの扱いと集計分析、Scikit-learnによる機械学習 ～

  詳細はこちら

• 2020年09月08日(火) 「オントロジー」、「ナレッジグラフ」に基づくセマンティック技術と知識型ＡＩ開発への応用　 ～ オントロジーの構築と知識記述演習、ナレッジグラフ（知識グラフ）とLinked Dataの利用技術、医療・生命科学、材料設計、環境分野での知識型ＡＩ開発の活用例 ～

  詳細はこちら

• 2020年09月03日(木) ベイズモデリングの基礎と機械学習・データサイエンスへの応用 　＜オンラインセミナー＞ ～ ベイズ統計学の基礎、グラフィカルモデルとベイジアンネットワーク、ベイズモデリングの実践テクニックと応用 ～　

  詳細はこちら

• 2020年08月25日(火) 実用的なPythonプログラミングの基礎とその実践　～ １人１台PC実習付 ～ ～ Pythonの基本的な文法、アルゴリズム実装、スクレイピングとクローリング、ディープラーニング ～

  詳細はこちら

• 2020年08月11日(火) Pythonによるデータ分析とAI学習の基礎と実践　＜オンラインセミナー＞ ～ ニューラルネットワークのチューニング、アンサルブル学習による予測精度向上、ビッグデータ分析の実践のポイント ～

  詳細はこちら

• 2020年08月07日(金) ベイズ最適化の基礎とPythonによる実装方法　＜オンラインセミナー＞ ～ 機械学習によるデータ駆動型アプローチ、ベイズ最適化の実装方法および実行例 ～

  詳細はこちら

• 2020年08月06日(木) Tableauによるデータ分析の基礎と効果的な活用法 ＜オンラインセミナー＞　 ～ データ分析・活用の現状、Tableauの機能とデータ分析、データ活用の推進 ～

  詳細はこちら

• 2020年07月22日(水) データサイエンスの基礎とAIプロジェクトの実践とポイント ＜オンラインセミナー＞ ～ データサイエンスが支える説明可能なＡＩ、ＡＩの分類、データサイエンスを活用したプロジェクト立案、データサイエンティストの育成と活用 ～

  詳細はこちら

• 2020年07月09日(木) 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 ＜オンラインセミナー＞ ～ 統計的品質データ解析法と応用、各種分布の意味と使い分け、測定システム分析の仕組みの理解、仮説検定の考え方と手順、重回帰分析の評価指標 ～　　　　　　　

  詳細はこちら

• 2020年07月02日(木) 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　 ＜オンラインセミナー＞ ～ 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 ～
  

  詳細はこちら

• 2020年04月23日(木) 実験計画法の基礎と効果的な活用法およびそのポイント ～ 1人１台PC実習付 ～ ～ 統計学の基礎、実験データの解析法、２因子実験（２元配置）、多くの因子を効率的に実験できる直交表による実験計画法とポイント ～

  詳細はこちら

• 2020年06月15日(月) PyTorchによるディープラーニングの基礎とデータ分析の実践　＜オンラインセミナー＞ ～ 画像／言語／音の数値情報への変換、データ前処理、PyTorchによる画像の分類、オートエンコーダーを使用した異常検知 ～

  詳細はこちら

• 2020年06月30日(火) 機械学習・異常検知技術の基礎と具体的な応用・事例　＜オンラインセミナー＞ ～ 異常検知に役立つ機械学習の基礎知識、異常識別、外れ検知、変化検知、具体的応用事例 ～

  詳細はこちら

• 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 ～

  詳細はこちら

• 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 ～

  詳細はこちら

• 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 ～

  詳細はこちら

• 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 ～

  詳細はこちら

• 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 ～

  詳細はこちら

• 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 ～

  詳細はこちら

• 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 ～

  詳細はこちら

• 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 ～

  詳細はこちら