セミナー検索結果：128件

• 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02月04日(月) Pythonプログラミングの基礎とライブラリの効果的利用　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ Pythonプログラミングの基礎、データ構造、モジュール、入出力、例外処理、標準ライブラリの利用例 ～

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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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• 2018年12月20日(木) IoTシステムの構築とセキュリティ対策技術のポイント ～ IoTを構成する基本要素、導入時のポイント、セキュリティリスクへの対応、ネットワーク管理の重要性、IoT活用による運用のポイント ～

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• 2018年12月07日(金) Ｒを用いたマルコフ連鎖モンテカルロ法の基礎と活用法　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC法）の基本的なアルゴリズムと実装方法、ベイズ分析への応用と事例 ～

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• 2018年12月26日(水) ソフト開発プロジェクトにおける「スコープの逸脱」防止策とマネジメント　～演習付～ ～ ソフトウェアのスコープ定義・管理技術、要求事項の見える化、「スコープマネジメントの仕組み」の構築と逸脱の防止策 ～

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• 2018年11月28日(水) ＢＯＭの基礎と統合化ＢＯＭの構築および革新的な活用法 ～ IoT時代のものつくりプラットフォームと統合化ＢＯＭソリューション、スマートファクトリーの事例 ～

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• 2018年11月27日(火) IoT／AIによるスマート工場の構築技術とその応用およびポイント　～デモ付～ ～ IoT／AIによる製造現場改善、スマート工場構築のためのスキル、デジタルツインによるCPSの実現 ～

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• 2018年10月16日(火) AI・機械学習による効果的なセキュリティ強化対策技術とその応用　　 ～ ＡＩ／機械学習の基本知識、マルウェア解析、フィッシングサイト検出、フォレンジック解析、大規模ネットワークにおける異常検知への応用 ～

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• 2018年10月11日(木) データからの異常検知分析の基礎とその実践　～１人１台PC実習付～ ～ データを使った異常検知の考え方、外れ値検出、変化点検出、異常状態検出とそのポイント ～

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• 2018年10月03日(水) ＧＤＰＲ（欧州一般データ保護規則）の基礎と具体的な実務対策 ～ リーガル面・データセキュリティ面での具体的な対応方法、ＧＤＰＲが適用されるケースとリスク ～

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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10月01日(月) ライブラリを活用したPythonによるプログラミング実践講座　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 変数と計算、データ構造、制御構造、オブジェクト指向の基礎、画像処理、機械学習ほかさまざまなライブラリとその活用法 ～

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• 2018年10月19日(金) LPWAを対象とするIoTのための小型アンテナ設計と電波伝搬技術 ～ 波長と基板の大きさ、アンテナ周辺材料の影響、設計通りの性能を出すための電波伝搬の基礎と伝搬測定 ～

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• 2018年10月09日(火) アコースティック・エミッション (AE) の基礎とIoT／AIへの応用および実例 ～ AEのデータ解析と評価方法、AEによる材料評価および実構造物の健全性評価、スマート工場におけるＩｏＴ／ＡＩの応用および適用実例 ～

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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20日(金) 見える化によるデータ指向の定量的ソフトウェア品質マネジメントと改善のポイント ～ ソフトウェア開発データ可視化と統計分析、データの良否判定、工数見積の妥当性確認モデルの作成 ～

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• 2018年07月05日(木) 効果を最大限に引き出すためのRPAの導入・活用ポイントと運用における勘所 ～ RPAの活用事例、導入目的別RPAの選定ポイント、より有効活用するためのツール ～

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• 2018年04月11日(水) ＡＩ技術・ＡＩビジネス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、先進企業のＡＩ特許、ＡＩ・ＩｏＴ審査基準に適合した競合他社に効く新型クレーム作成方法 〜

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• 2018年04月16日(月) 自然言語処理技術と事例および機械学習(SVM・深層学習)によるテキスト分類の実践テクニック　　〜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、機械学習モデルの種類と特徴、Ｔensor flowによるテキスト分類のポイント 〜

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• 2018年06月06日(水) Tensorflowによるディープラーニング技術と解析精度向上手法 〜 CNN MNIST分類器、CNN CIFAR-10分類器の構築、データフロー解析とデバッキング、解析精度向上手法とポイント 〜

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• 2018年05月14日(月) Kerasを用いた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によるカラー画像分類、テキストデータ処理への応用、Kｅｒａｓによる深層学習と機械学習の融合 〜

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• 2018年06月18日(月) ベイズ統計の基礎とデータ分析実践講座　〜1人１台ＰＣ実習付〜 〜 ベイズ統計に基づいたデータ分析の基本的な方法、ベイズ因子を用いた統計モデルの選択方法、ベイズ予測分布の活用法、マルコフ連鎖モンテカルロ法の基本 〜

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• 2018年02月28日(水) ＡＩクラウド Watsonの基礎とその効果的な活用法　〜１人１台ＰＣ実習付〜 〜 コグニティブ・コンピューティングとAPIサービス、Watsonと機械学習、画像認識、チャットボット、回帰予測の開発 〜

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• 2018年02月20日(火) インテリジェントセンサとIoTセンサデータの産業応用 〜 IoT社会におけるビッグデータ処理と駆動させるインテリジェントセンサ技術、IoTシステムの成功例 〜

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• 2018年02月14日(水) フレームワークによる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02月05日(月) ソフト品質確保のためのレビュー計画と品質管理のポイント　〜演習付〜 〜 ソフトウェア品質評価と基準値の考え方、プロジェクトの目的と品質目標、レビュー計画書の考慮すべき点　〜

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• 2018年01月31日(水) Caffe２によるディープラーニングの基礎と実践　〜１人１台PC実習付〜 〜 初学者のためのディープラーニングの基礎、Ｃａｆｆｅ２の構造、Ｐｙｔｈｏｎと数値計算、ｉＯＳ／Ａｎｄｒｏｉｄでの動作 〜

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• 2018年01月19日(金) RとKH ｃｏｄｅｒによるテキストマイニング実践講座　〜１人１台PC実習付〜 〜 Graph / Networkによるテキストデータ分析、RMｅCａｂによるテキストマイニング応用 〜

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• 2018年01月18日(木) 基礎から学ぶ人工知能と機械学習：要素技術と応用および最新動向 〜 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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• 2018年01月10日(水) 基礎から学ぶディープラーニングと活用のポイント 〜 ディープラーニングの基礎と位置づけ、手書き数字認識・音声認識への応用と実例、システム構築とポイント 〜

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• 2017年12月20日(水) 要件充分性と品質確保のためのソフトウェアレビュー・テストとそのノウハウ　〜１人１台PC実習付〜 〜 要件の検証と要件実現方法検討、効果を上げるレビュー計画と管理法、テストの効率化 〜

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• 2017年12月04日(月) サポートベクトルマシンの基礎とパラメータチューニングのポイント　〜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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• 2017年11月24日(金) TDA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時系列データ・グラフ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 〜

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• 2017年11月20日(月) 性能を最大限に引き出すためのＧＰＧＰＵの基礎と高速化技術 〜 CPUプログラムの超簡単移植法、パラメータチューニング、GPU最適化ライブラリ 〜

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