セミナー検索結果：854件

• 2020年02月28日(金) 強化学習の基礎と最適化への応用および実装例　～デモ付～ ～ 強化学習の基礎（報酬・価値関数・Q学習）、最適解を得るための手法、応用例、DQNによる学習性能の向上、プログラミング実装のデモ ～

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• 2020年02月20日(木) PyTorchによるディープラーニングの基礎講座　～１人１台PC実習付～ ～ ニューラルネットの枠組み、最急降下法と誤差逆伝播法、「numpy」と「tensor」、PyTorch の学習プログラム手順、PyTorch による実装例 ～

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• 2020年02月19日(水) 深層学習の基礎と画像認識・画像処理への応用　～1人１台ＰＣ実習付～ ～ 深層学習の仕組み、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、画像認識プログラム、画像生成タスク、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）への応用 ～

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• 2020年02月12日(水) ディープラーニングの基礎とパラメータ・チューニングの実践およびノウハウ　　～１人１台PC実習付～ ～ ディープラーニングの現場適用事例、Caffe、TensorFlow、Keras、Torch、Chainerなど各種フレームワークの特徴とサンプルコード比較 ～

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• 2020年02月07日(金) IoT×AIによる品質の劣化予兆検知技術と検査データの活用法 ～ エッジ領域でのAI活用、IoTによる設備のモニタリング、インバリアント分析による設備監視や品質の高度化、非破壊検査における検査データの活用 ～

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• 2020年02月06日(木) 人工知能・機械学習による時系列情報の異常検知とその応用 ～ 基本的な異常検知アルゴリズム、時系列信号の特徴抽出、機械データ・バイタルデータ・動画像からの異常検知 ～

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• 2020年03月26日(木) MTシステムによるセンサデータの解析と異常診断への応用 ～ 異常検知、ＭＴシステムの最新動向、ＭＴシステム・機械学習による異常検知、センシングデータの異常検知への活用　～

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• 2020年03月12日(木) 機械学習の基礎とモデル化の効率的な使い分けおよび機械学習の最適化 ～ 機械学習の最新動向、機械学習とモデル化の効率化手法、データ解析の手順とパターン識別　、機械学習の最適化、応用事例 ～

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• 2020年01月30日(木) ＡＩ関連特許の基礎と効果的な権利取得方法およびそのポイント ～ ＡＩ関連発明特許で守れる限界、AI関連発明の具体例、請求項の作成法と権利の有効性とそのポイント ～

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• 2020年01月16日(木) 自然言語処理の基礎と人工知能の活用と応用技術 ～ 機械学習とディープラーニング、 ニューラルネットワークと自然言語処理技術への適用、自動会話の作成法、 文章要約手法、スマートスピーカーへの応用 、最新技術 ～

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• 2020年03月26日(木) マテリアルズ・インフォマティクスの基礎とAIを活用した材料設計への応用　～デモ付～ ～ 第一原理計算、人工知能と機械学習、ロジスティック回帰を使った金属ガラスの形成予測、プロセス・インフォマティクスへの応用 ～

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• 2020年01月22日(水) Pythonによるデータサイエンスの基礎と実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ Pythonを用いた分類分析、クラスタリング、回帰分析、異常検知技術とプログラミング ～

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• 2020年01月10日(金) Pythonによるディープラーニングの基礎と実装および応用プログラミング　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ ディープラーニングによる機械学習のプログラミングと実装法、自然言語処理、画像分析への応用 ～

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• 2020年01月07日(火) IoTとAIの活用技術・事例と標準化および最新技術動向 ～ センサ、ワイヤレス、エナジーハーベスト技術、IoT・AIの社会インフラへの活用法、民間業種別活用事例、標準化とアライアンス ～

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• 2020年01月06日(月) Pythonによる画像処理の基礎と機械学習プログラミング実践講座　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 画像処理のためのPythonプログラミング、局所特徴量を用いた物体検出、CNNによる画像のクラス分類、学習済みネットワークの利用 ～

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• 2019年11月27日(水) スマート工場（スマートプラント）構築のためのIoT／ＡＩ技術の基礎と製造現場改善への応用実践講座　～演習付～ ～ IoT／ＡＩにおけるセンサーデータ収集とデータ分析、ＲＰＡによるモノづくり業務の変革、IoT／ＡＩ推進の技術ロードマップとスキルマップ ～

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• 2019年11月27日(水) フレームワークを活用したディープラーニングの基礎と実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 統計処理と数値化、教師あり学習、教師なし学習、ディープラーニングによるデータ分析各手法の実践 ～

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• 2019年11月19日(火) 感情・生体信号処理技術と機械学習による効果的なデータ分析および応用 ～ ストレスと感情の測定方法、近未来の快気分の予測、深層学習を活用したヒューマンエラー予兆の検知 ～

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• 2019年11月20日(水) 機械学習・ディープラーニングによる外観検査技術とその応用 ～ 画像認識技術の概要、欠陥検査技術、機械学習による外観検査アルゴリズム開発のポイント、CNNによる自動検査手法 ～

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• 2019年11月22日(金) 強化学習・深層強化学習の基礎と実装プログラミング　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 強化学習とQ学習、Q学習の実装、強化学習と深層学習の融合による深層強化学習の実現 ～

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• 2019年12月23日(月) MatrixFlowによるノンプログラミングＡＩの構築技術と活用法　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ ＡＩの基礎と活用事例、ＡＩ構築・活用のポイント、ディープラーニングを使った画像分類への応用 ～

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• 2019年12月16日(月) 自然言語処理技術の基礎と機械学習(SVM・深層学習)によるテキスト分類の実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 自然言語の構造、言語処理でよく利用される技術、SVM、Tensorｆlowによるテキスト分類技術とチューニング ～

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• 2019年11月11日(月) Pythonによる機械学習の基礎とデータ分析への活用　～１人１台PC実習付～ ～ 数理モデルとしての最小二乗・最急降下法、Pythonデータ解析基礎、線形判別分析、SVM、決定木、アンサンブル学習、識別・分類の応用例 ～

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• 2019年12月25日(水) スパースモデリングの基礎とマテリアルズインフォマティクスへの応用実践講座 ～ スパースモデリングの解析結果の可視化と情報抽出、Pythonによるスパースモデリングの実装、計測インフォマティクスによる新規材料・物質の探索 ～

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• 2019年11月13日(水) ＡＩ／IoTを活用した異常検知システムと失敗しない構築のポイント　～演習付～ ～ センサデータ処理と異常検知に関する基礎、ＡＩ／IoTのビジネスへの活用事例、導入成功に向けての実践ノウハウ ～

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• 2019年11月12日(火) Pythonによる機械学習を用いた音声の分析技術・合成技術とその応用　～デモ付～ ～ 音声信号処理の基礎、音声加工（ボイスチェンジャー）、機械学習を用いた音声合成、DNN音声合成とPythonプログラミング ～

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• 2019年11月06日(水) ディープラーニングの基礎と実践的な最新アルゴリズムおよび運用のポイント ～ 深層学習（ディープラーニング）モデルの鳥瞰、勾配法の様々なアルゴリズム、過学習の問題と見抜き方、正則化アルゴリズム、学習がうまくいかないときの対処、設計の際の重要な考え方 ～

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• 2019年11月06日(水) アコースティック・エミッション (ＡＥ) の基礎とIoT／ＡIを活用したモニタリングへの応用 ～ ＡＥのデータ解析と評価方法、ＡＥによる実構造物の健全性評価と設備診断、ＡIによるＡＥデータ処理の例 ～
  

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• 2019年10月25日(金) 機械学習の基礎と異常検知への応用　～ デモ付 ～ ～ 機械学習、クラスタリングと可視化、ホテリング理論と非正規データからの異常検知、時系列データからの異常検知への応用技術 ～　

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• 2019年10月21日(月) 深層学習による自然言語処理技術の基礎とシステム開発への応用　～ デモ付 ～ ～ 自然言語処理・機械学習、深層学習の基礎、深層学習による自然言語の意味表現と意味的類似度の計算法、自然言語処理への実務的応用とその例 ～

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• 2019年10月17日(木) Pythonで学ぶ機械学習の基礎と実践　～１人１台PC実習付 ～ ～ 機械学習ライブラリscikit-learnを活用した実装方法、教師あり学習、教師なし学習のアルゴリズムと演習 ～

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• 2019年12月26日(木) TensorFlowによるディープラーニングの基礎とプログラミング　～１人１台PC実習付～ ～ ルールベースの限界と機械学習による識別、TensorFlowによるプログラミング、畳み込みニューラルネットワークの基礎と応用 ～

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• 2019年12月09日(月) 機械学習による異常検知の基礎とその応用 ～ 判別と異常検知を行う際に必要な統計の基礎知識、教師あり学習による異常判別、教師なし学習による異常検知 ～
  
  

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• 2019年11月13日(水) 生産ライン自動化導入の基礎とAI／IoT活用技術およびその事例　～デモ付～ ～ 自動化設備開発の流れとその事例、FAの進め方、生産ライン におけるAI／IoT導入、ラズパイによるデモ ～

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• 2019年10月28日(月) ビッグデータの分析とＡＩ学習法の基礎および実践のポイント ～ 教師あり学習と教師無し学習、ニューラルネットワークのチューニング、アンサンブル（複数手法の組み合わせ）による予測精度向上 ～

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• 2019年10月16日(水) ＡＩ ／ IoT の実ビジネスへの応用と実践の教訓から学ぶ成功のポイント ～ 社内でＡＩ関連プロジェクトを進める際のポイント、ＡＩ ／ IoT 実践事例と教訓、人財育成策 ～

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• 2019年10月04日(金) TensorFlowの基礎と実装および活用法　～デモ付～ ～ ニューラルネットワークとディープラーニング、TensorFlow実装の基礎、手書き文字認識の実装、TensorBoardを用いた可視化 ～

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• 2019年10月01日(火) Pythonによる画像処理の基礎と機械学習への応用　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 画像処理のためのPythonプログラミング、テンプレートマッチング、差分による動物体検出、顔検出、局所特徴量を用いた物体検出、CNNによる画像のクラス分類、学習結果の利用 ～

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• 2019年09月27日(金) Deep Learning を用いた画像認識技術とその実装技術　〜デモ付～ ～ パターン認識と機械学習、アンサンブル学習、ニューラルネットワーク、自動的なパラメータチューニング、学習済みモデルを用いた認識と転移学習 ～

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• 2019年09月24日(火) Kerasを用いた深層学習の基礎と実践 　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ Kerasの基礎、画像認識、テキストの感情解析、３D形状検索、時系列データ予測への応用 ～

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