セミナー検索結果：1077件

• 2019年06月14日(金) ＡＩとＡＲＭＡ（自己回帰移動平均モデル）による時系列解析の最新技術とその応用 ～ 時系列処理の基本と統計処理、モデル構築における自己相関関数の利用法、ＡＩとＡＲＭＡの利用法と性能評価 ～

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• 2019年06月11日(火) 確率的グラフィカルモデルの基礎とデータ生成モデル、データマイニング、人工知能への応用 ～ 統計的機械学習の目的とメリット、マルコフ確率場の統計的機械学習の方法、制限ボルツマンマシンを利用したパターン認識 ～

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• 2019年06月05日(水) 「多目的最適設計」の基礎と手法の最適選択およびその応用　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 勾配法、進化計算法、応答曲面モデル、データマイニングによる最適設計とその応用 ～

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• 2019年06月04日(火) ＩｏＴ／ＡＩ／ＲＰＡによるスマート工場の構築とそのポイント　～デモ・演習付～ ～ ＩＴで新しい価値を創造する真の「デジタルトランスフォーメーション（ＤＸ）」の本質の理解 ～

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• 2019年05月22日(水) 機械学習・ディープラーニングによる画像認識技術の仕組みと応用および最新技術 ～ 局所特徴量と機械学習、多クラス識別器Random Forest、Deep Learningによる画像認識技術とその応用 ～

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• 2019年05月21日(火) 量子コンピュータの基礎とアプリケーションと実装法および応用 ～ 量子コンピュータの基礎と数理、アプリケーションと実装、業務への導入方法と応用例 ～

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• 2019年05月13日(月) マテリアルズインフォマティクスの基礎と材料設計、新材料の発見への応用 ～ マテリアルズインフォマティクスを進めるにあたっての環境、データフォーマット、ツール、材料設計効率化のアプローチ、設計事例 ～

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• 2019年06月25日(火) 機械学習によるデータ分析の基礎と実践へのポイント　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 機械学習の最新動向、機械学習の手法と選択のポイント、データ解析の注意点、モデル化の効率化技術と適用例およびそのポイント ～

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• 2019年06月18日(火) 深層強化学習の基礎と最新技術およびその応用　～デモ・演習付～ ～ 強化学習の基礎（例としてのデモ）、強化学習法および確率的勾配降下法に基づく学習、適用方法 ～

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• 2019年06月24日(月) 適応フィルタの基礎とノイズ除去・信号分離への応用および実習講座　～１人１台PC実習付～ ～ ＦＩＲフィルタとＩＩＲフィルタ、適応フィルタの構成、ＬＭＳ・ＮＬＭＳ・RMS、教師なし適応アルゴリズム、雑音除去・音源分離の実習 ～

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• 2019年06月13日(木) 音声認識技術の基礎と実環境への応用およびディープラーニングの活用　～デモ付～ ～ 音響的分析とそのモデル、DNN－HMM Hybridの効果、VirtualBoxによる実演、話者認識、対話システム、雑音・残響除去オートエンコーダ、実環境への適応技術 ～

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• 2019年05月21日(火) Pythonによる機械学習の基礎とデータ分析実践講座 　 ～ １人１台ＰＣ実習付 ～ ～ Pythonの基礎、データ分析のライブラリ、Python を使った統計解析、機械学習 ～

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• 2019年05月13日(月) 機械学習を用いた異常検知技術の実践と最新事例 ～ AIと機械学習、機械学習による異常検知技術導入のポイント・ノウハウ、機械学習を活用した異常検知と要因分析 ～

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• 2019年05月07日(火) フレームワークによる機械学習・ディープラーニングの基礎と実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 統計と機械学習・ディープラーニングの関係、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の基本、ディープラーニングによるデータ分析の各手法と画像分類 ～

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• 2019年04月24日(水) 自動運転技術（操舵制御・車間距離制御）とＭａａＳへの応用 ～ 自動運転・隊列走行における操舵制御、車間距離制御技術、ＭａａＳ（Ｍobility as a service）の概要と事例 ～

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• 2019年04月09日(火) ニューラルネットを用いた制御系設計の基礎とその応用　～デモ付～ ～ ニューラルネットワークの基礎、制御対象モデルの同定、メカトロ制御への応用例（制振・モータ）、プロセス制御への応用例 ～

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• 2019年04月11日(木) ＩｏＴとＡＩ（人工知能）の活用技術と最新技術動向 ～ 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、民間業種別活用事例、標準化とアライアンス ～

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• 2019年04月04日(木) 強化学習の基礎とアルゴリズムおよび実装のポイント ～ 強化学習に必要な基礎知識、強化学習の手法と使い分け、適応的状態分割の方法と実装上の工夫、応用事例 ～

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• 2019年04月02日(火) 最適状態推定技術の基礎と実時間推定システムへの応用 ～ 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、モンテカルロフィルタ ～

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• 2019年04月01日(月) 自然言語処理技術の基礎と深層学習の応用 ～ 深層学習による自然言語処理、言語ビッグデータと巨大知識ベース、機械翻訳、対話システムへの応用 ～

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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28日(木) ＡＩ技術の応用による外観検査・目視検査の自動化とシステム開発例 ～ 画像検査自動化システムの実例、外観検査におけるＡＩ技術、機械学習による欠陥識別と暗黙知の抽出技術、外観検査のための深層学習におけるデータ拡張 ～

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• 2019年03月26日(火) Pythonによる画像処理、機械学習プログラミングとその実践　～1人1台ＰＣ実習付～　 ～ テンプレートマッチング、差分による動物体検出、ARへの応用、機械学習を用いた分類処理、回帰処理への応用 ～

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• 2019年03月22日(金) IoT×ＡＩによる設備の異常検知と製品品質トラブル対策への応用 ～ インバリアント分析による設備監視の高度化と品質劣化の早期検知技術と適用事例 ～

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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02月12日(火) Pythonによる機械学習とデータ分析の基礎と実践講座　～ 1人１台ＰＣ実習付 ～ ～ データ活用の基礎、統計学・機械学習、Python の可視化技術と活用法 ～　

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• 2019年02月27日(水) 「ＴＤＡ（位相データ解析）」と「テンソル分解」に基づく最新ディープラーニング技術とデータ解析への応用 ～ ＴＤＡ（位相データ解析）と深層学習による時系列データ解析、テンソル分解によるグラフデータ解析技術 ～

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• 2019年02月14日(木) サポート・ベクトル・マシンの基礎とモデル選択のポイント　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 多クラスＳＶＭ、マルチラベルＳＶＭへの拡張、学習とモデル選択、特徴抽出と特徴選択への応用とそのポイント ～

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• 2019年03月06日(水) Pythonを使ったDeep Learningによるパターン認識と実装のポイント　～ １人１台ＰＣ実習付 ～ ～ パターン認識と機械学習、Pythonによるパターン認識システムの実装方法と深層学習の利用法 ～

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• 2019年01月28日(月) 自然言語処理の基礎とAI技術および活用法 ～ ニューラルネットワークと自然言語処理技術、Chatbot 、機械翻訳、文章要約、文章生成、対話技術への応用 ～

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• 2019年02月21日(木) 異常検知・予知検知のためのセンサデータ解析の基礎と応用事例　～１人１台PC実習付～ ～ 異常検知の手順と手法、機械学習・モデリングを利用した異常検知の実習、機械／設備異常検知の応用事例 ～

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• 2019年01月30日(水) ＡＩ技術・ＡＩビジネスに対する特許の基礎と権利化の勘所 ～ 特許紛争を通じて学ぶＡＩ特許の重要性、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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• 2019年01月22日(火) ＦＰＧＡにおけるアルゴリズムの効果的な実装技術とそのノウハウ　 ～ ＦＰＧＡ高位設計と回路の構成、ＦＰＧＡの機械学習への応用、回路のチューニングと高ロバスト回路化 ～

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• 2019年01月21日(月) フレームワークによるディープラーニングの基礎とデータ分析の実践　～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、強化学習の基本、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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• 2019年01月15日(火) ＡＩの応用技術とビジネスへの活用法 ～ ＡＩの分類、変換・合成、画像処理・画像認識、音声認識、自然言語処理への活用法 ～

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• 2019年01月09日(水) 機械学習に基づく生体信号解析の基礎と人間支援システムへの応用　～デモ付～ ～ 生体信号処理の基礎、筋電位の計測方法、機械学習とパターン認識に基づく生体信号解析、人間支援インタフェースの応用事例 ～

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• 2019年01月08日(火) 機械学習・深層学習を用いたセンサデータ処理技術と異常検知への応用　～デモ付～ ～ センサデータの分類分析、クラスタリング、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12月20日(木) 感性の定量評価技術と製品開発への応用 ～ 感性の計測・分析法、画像・質感・音響・触感・気分・価値などにおける感性指標化技術、ユーザの分類とモデル化、感性工学の最新動向 ～

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• 2018年12月10日(月) 確率的グラフィカルモデルの基礎と人工知能への応用 ～ データ生成モデル、データマイニング、深層ボルツマンマシンとマルコフ確率場の応用例 ～
  

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