セミナー検索結果:449件
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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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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 〜