セミナー検索結果:139件
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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03月29日(金) Tensorflow とKerasによる深層学習の基礎とデータ処理への応用 ~1人1台PC実習付~ ~ Pythonと深層学習の基礎、Kerasによる分類、転移学習への応用、複数モデルによる融合深層学習事例 ~
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2019年03月13日(水) Pythonによるデータ分析と機械学習の基礎と実践 ~1人1台PC実習付~ ~ モジュールの使い方とデータの可視化、多変量解析、Scikit-learnによる機械学習 ~
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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02月25日(月) ベイズ推定の基礎とデータ分析・予測への応用 ~1人1台PC実習付~ ~ ベイズの定理と統計モデリング、アルゴリズムと記法、ロジスティック/ポアソン回帰分析、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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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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2018年12月03日(月) Pythonによる数理最適化の基礎と実務への応用 ~1人1台PC実習付~ ~ Pythonによる線形最適化、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用上の応用問題の解き方 ~
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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10月03日(水) IoTによる予知保全技術とシステム構築への応用 ~ IoTによる事後保全、予防保全、予知保全技術、予知保全システムへの応用展開 ~
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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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2018年11月02日(金) 感性情報処理の基礎とデータ解析法および製品開発への活かし方 ~1人1台PC実習付~ ~ 感性情報と感覚・知覚・記憶とSD法、・潜在連合テストを用いた感性評価の体験と活用法 ~
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2018年10月04日(木) 機械学習の基礎と予測モデル作成および精度向上実践講座 ~ 1人1台PC実習付 ~ ~ GUIの分析ツールを用い、実習により体感的に理解する機械学習とモデルの精度向上技術 ~
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2018年09月14日(金) 感性の定量的測定法とデータ解析法およびヒューマンインタフェースへの応用 ~ 認知行動のモデル、設計パラメータと感性量との関係、感性・認知の定量的測定法とモデル化手法、応用事例 ~
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2018年09月05日(水) 機械学習の基礎とPythonを活用したデータ分析の正しく適切な進め方と評価方法 ~1人1台PC実習付~ ~ 機械学習における利用時の注意点、分析結果の評価方法、データ解析の進め方、ビジネスへの適用のノウハウとポイント ~
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2018年09月03日(月) ベイズ統計の基礎と最適な活用法 ~1人1台PC実習付 ~ ~ 確率の基礎とベイズの基礎、最適ベイズ決定則、ベイズ統計解析の流れ、ディープラーニング、ベイズ最適化解析 ~
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2018年08月27日(月) 機械学習の基礎とスパースモデリングの応用 ~デモ付~ ~ 「生成モデル・識別モデル・識別関数」と代表的なアルゴリズム、教師なし学習:次元削減と可視化の諸手法、スパースモデリングと応用例 ~
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2018年07月02日(月) Chainerによるデータ解析の基礎と応用 ~1人1台PC実習付~ ~ クラス分類問題、ニューラルネットワークの改良と多様体学習、クラスタリングとその応用 ~