セミナー検索結果：165件

• 2019年10月16日(水) 効率化のための「機能モデル」の作成法と効果的な活かし方　～演習付～ ～ 「モデル化」の必要性、マクロな機能モデルとサブシステムの機能モデル、機能モデルの効果 ～
  

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• 2019年11月28日(木) マイクロサービス・アーキテクチャーの基礎と開発・運用のポイント ～ マイクロサービスの概要と活用したアプリケーションモダナイゼーション（移行）の進め方 ～

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• 2019年12月24日(火) Pythonプログラミングの基礎とその実践ポイント　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ Pythonの基本文法、データ構造、制御文、ファイル入出力、データベースの扱い方 ～

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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05日(火) ＭａａＳの基礎とそれを支える車載IoT、クラウドネイティブ技術の応用　～演習付～ ～ 車載IoT、クラウドネイティブ技術による新たな価値の提案、データ分散型アーキテクチャ、異種データ統合 ～

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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17日(木) 効率化のための「機能モデル」の作成法と効果的な活かし方　～演習付～ ～ 「モデル化」の必要性、マクロな機能モデルとサブシステムの機能モデル、機能モデルの効果 ～

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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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• 2019年09月10日(火) 第５世代移動体通信（５Ｇ＝ＩＭＴ－２０２０）技術とその応用 ～ ５Ｇの概要と標準化のロードマップ、３種のサービス、５Ｇを含めたIoTが生み出すビジネスの展望 ～

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• 2019年08月22日(木) 自然言語処理の基礎と効果的な応用・例 　～ デモ付 ～ ～ 自然言語処理の基礎、形態素解析、構文解析、意味解析と表現方法、アプリケーションへの応用事例 ～

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• 2019年09月17日(火) ＩoＴ・ＡＩの製造現場への導入とその成功ポイント ～ 工場へのＩoＴ・ＡＩ導入の基礎、収集可能なデータ・センサの選定、ＩoＴ連動技術と具体的な活用事例と適用事例 ～
  

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• 2019年08月08日(木) Pythonによるプログラミングの基礎とデータ分析の実践　　～1人1台ＰＣ実習付～ ～ NumPy、pandasを用いたデータ読み込み・操作、Matplotlib、seabornを用いた可視化、Scipyを用いた統計分析、Scikit-learnを用いた機械学習 ～

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• 2019年08月07日(水) 仮想現実（ＶＲ）・拡張現実（ＡＲ）の要素技術と産業応用および最新技術 ～ ハード・ソフトに関する要素技術、アプリケーションの構築方法、パーソナルデバイス、産業への応用、ＡＩ・IoTとの融合 ～

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• 2019年08月05日(月) ディープラーニング（深層学習）の基礎とパラメータ・チューニングの実践講座　～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、theano、Chainerなど主要なフレームワークの特徴と用途 ～

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• 2019年07月31日(水) ビッグデータの分類、学習、特徴抽出技術の基礎と実践　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ ビッグデータにおけるデータマイニング技術、単純ベイズ分類、遺伝アルゴリズム、ニューラルネットワーク、SVMによる学習技術と応用 ～

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• 2019年07月16日(火) 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～ ～ データフレームとデータの可視化、行列データの扱いおよび集計分析、Scikit-learnによる機械学習 ～

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• 2019年07月12日(金) ブロックチェーン技術の基礎と原理およびシステムへの応用 ～ ブロックチェーンの基盤となる暗号技術、ブロックチェーンに対する攻撃手法、国際標準化の動き ～

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• 2019年07月05日(金) テキストマイニングの基礎と効果的な活用法の実践およびそのポイント　～１人１台PC実習付～ ～ テキストマイニングの基礎技術（自然言語処理、キーワード抽出）、テキストデータの分析とその活かし方・事例 ～

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• 2019年07月01日(月) Pythonプログラミングの基礎とそのポイント　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ Pythonの基本文法、データ構造、制御文、ファイル入出力、データベースの扱い方 ～

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• 2019年04月23日(火) 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06月10日(月) 量子コンピュータ・量子アニーリングの基礎と最新技術 ～ 量子コンピュータ・量子アニーリングのビジネス展開を目指した各企業の研究開発動向と将来展望 ～

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• 2019年06月12日(水) 機械・設備における状態監視の最新技術とＩｏＴ・ＡＩ（人工知能）の活用法 ～　「スマート状態監視・診断システム」の開発とＡＩ・ビッグデータを活用した状態監視技術 ～
  

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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14日(金) 組込みソフトウェア設計におけるソフトウェア疲労回避とアーキテクチャ設計のポイント ～ 構造設計への考え方、オブジェクト指向開発とモデリング、モデリングベースのアーキテクチャ開発、ソフトウェア疲労回避につながるポイント ～

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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17日(水) メトリクスを活用したソフトウェアの品質向上とそのポイント　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 「開発工数」「欠陥数」「開発規模」の定量的測定法と開発への活かし方、信頼度成長曲線の実践的活用方法、メトリクスを活用したSQA活動事例 ～

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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19日(火) 「要求の見える化」と抜け漏れのない要求仕様書作成への活かし方　～演習付～ ～ 必要な要求が見えない理由、要求の見える化手法、要求仕様記述のテンプレート、客観的な要求抜け漏れチェックリスト作成方法 ～

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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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