セミナー検索結果：660件

• 2018年09月13日(木) AI・機械学習を実用するための各種技術・手法および使いこなしのポイント　[大阪開催] 〜 各方式と特徴、特徴選択・抽出と各種手法、各種学習モデル（ニューラルネット、ディープラーニング、SVM,ブースティング、トピックモデル） 〜

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• 2018年09月19日(水) Pythonによるデータ分析の基礎と機械学習の実践　～１人１台PC実習付～ ～ パッケージの使い方とデータの可視化、多変量データと多変量解析、Scikit．learnによる機械学習 ～

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• 2018年08月23日(木) AI技術・AIビジネス特許の基礎と権利化のポイント ～ タイプ別に理解するAI特許・AIビジネス、先進企業のＡＩ特許、ＡＩ・ＩｏＴ審査基準に適合した新型クレーム作成方法 ～

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• 2018年09月11日(火) 「TensorFlow」の基礎と実装および効果的な活用法　～デモ付～ ～ ニューラルネットワークとディープラーニングの基礎、TensorBoardを用いた可視化とモデルの保存、RNNの実装におけるポイント ～

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• 2018年08月31日(金) ＡＩ×IoTによる品質管理技術と不良診断への応用 ～ IoTとAIの適用のポイント、設備監視の高度化と製品品質の向上、生産設備による品質劣化検知の事例 ～

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• 2018年08月21日(火) ＡＩ技術の基礎とPythonによるＡＩシステム構築　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 基礎から学ぶ人工知能とPythonプログラミング、ＡＩ画像認識システム、ＡＩのビジネス活用 ～

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• 2018年08月10日(金) ビッグデータとＡＩの効果的な活用法と具体的な応用事例 ～ ビッグデータの分析手法とAI、製造業・流通業における活用事例、業界を横断した分析情報の共有と外部データの利用 ～

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• 2018年08月02日(木) 感性データの分析技術と感性データマイニングの効率的な製品開発への応用 ～ ユーザの好みを自動的に探るデータマイニング手法、感性データ分析のテクニック、深層学習による製品特徴の自動抽出 ～

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• 2018年08月01日(水) ディープラーニングの基礎とAIへの応用　～動画デモ付～ ～ ディープラーニングの仕組みと種類、開発ツール、利用上のテクニック、事例のデモ動画 ～

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• 2018年07月26日(木) 基礎から学ぶPythonプログラミングとその実践　～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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• 2018年07月31日(火) 機械学習・深層学習によるセンサデータ処理と異常検知への応用 ～ センサデータの分類分析とクラスタリング、時系列データからの異常検知・変化点検出、深層学習を用いたセンサデータ認識技術 ～

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• 2018年07月30日(月) 自然言語処理技術の基礎と産業応用 ～ 深層学習による自然言語処理、情報抽出とテキストマイニング、情報分析、機械翻訳、対話システムへの応用 ～

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• 2018年07月27日(金) 量子プログラミングの基礎と開発のポイント ～ 量子系と量子アルゴリズムの例、量子プログラムの解析手法、開発する上でのポイント ～

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• 2018年08月30日(木) Ｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎによるデータ分析の基礎とモデル検証への応用　～1人1台PC演習付～ ～ ＡＩと人工知能とディープラーニングの違い、データ解析に必要なライブラリ、機械学習の実装技術 ～

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• 2018年08月07日(火) Python／Kerasによる機械学習の基礎と実践　～1人1台PC実習付 ～ ～ 代表的な識別モデルの概要、PythonとKerasを用いた機械学習のPC実習 ～　　

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• 2018年07月24日(火) Pythonによるパターン認識の基礎と画像認識技術への応用　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 線形識別器・パーセプトロン・ニューラルネットワーク・深層学習、MNISTデータによる手書き文字認識の実際 ～

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• 2018年07月19日(木) フレームワークを活用した機械学習とディープラーニングの基礎と実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 機械学習／ディープラーニングを行う際に必要なデータ処理の基本、機械学習／ディープラーニングのプログラミング解説 ～

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• 2018年07月06日(金) 量子アニーリングの基礎と最適化問題への応用 ～ D-Waveマシン・量子アニーリングマシンの利用、巡回セールスマン問題、最適化問題への応用 ～

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• 2018年07月12日(木) 製造業における新型AI(DBT)技術の導入と活用法 ～ 機械の動作を高精度に予測する新型人工知能ＤＢＴ(Deep Binary Tree)技術とその応用 ～

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• 2018年07月04日(水) 人工知能の要素技術と機械学習の基礎および産業応用と最新動向 ～ 深層学習、予測モデル学習、サポートベクトルマシン、ニューラルネットワーク、応用領域と最新事例 ～

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