セミナー検索結果：67件

• 2025年03月28日(金) 感性の見える化・定量化とデータ分析を活かした製品開発への応用　～１人１台PC実習付～　【弊社研修室】 ～ 評価グリッド法による感性の可視化、感性の構造を探る因子分析手法、感性を設計・開発に活かすパス解析（構造方程式モデリング）手法、Rを用いたデータ分析方法 ～

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• 2024年11月15日(金) スパースモデリングの基礎とRによるデータ分析のポイント　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 線形回帰モデルの基礎とスパース推定、RによるLASSO推定の実例とデータ分析のポイント、数量で表せない場合のモデリング手法 ～

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• 2024年12月11日(水) 統計モデルによるデータに合った適切な解析手法と精度の高い予測・判断への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 統計の基礎と確率分布、データフィッティング、統計モデル、単一条件下における計数・計量データ解析手法、回帰分析を用いた解析手法とその実践ポイント ～

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• 2024年10月31日(木) 時系列データ解析の基礎とモデル同定・特徴量抽出の実践ノウハウ　～１人１台ＰＣ実習付～　【弊社研修室】 ～ 時系列解析の基礎、時系列データのモデリング手法とモデル同定、時系列解析の実践演習、時系列データのリサンプリングおよび特徴量抽出の最先端手法 ～

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• 2024年09月02日(月) 感性の見える化・定量化とデータ分析を活かした製品開発への応用　～１人１台PC実習付～　【弊社研修室】 ～ 評価グリッド法による感性の可視化、感性の構造を探る因子分析手法、感性を設計・開発に活かすパス解析（構造方程式モデリング）手法、Rを用いたデータ分析方法 ～

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• 2024年08月20日(火) SLAM（自己位置推定・地図構築）の基礎と高性能化技術および実装・実応用のポイント　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ SLAM（自己位置推定・地図構築）の基礎技術と基礎理論、センサ融合によるSLAM高性能化と最適化ライブラリGTSAMを用いた実装のポイントおよび実応用事例 ～

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• 2023年12月05日(火) 機械学習に基づいた自然言語処理の基礎と応用 ： 伝統的手法からＣｈａｔＧＰＴまで　＜オンラインセミナー＞ ～ 統計的手法、機械学習を用いた自然言語処理、様々なテキスト処理技術、最先端の自然言語処理技術、深層学習による自然言語処理技術　～

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• 2023年06月21日(水) 感性工学の基礎と計測・評価および製品開発への応用　～1人1台PC実習付～ ～ 感性工学の基礎、感性計測（心理／整理計測）手法と評価方法および実演デモ、寝心地・座り心地の感性評価に基づく製品開発事例 ～

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• 2023年05月24日(水) 関数データ解析の基礎と複雑な経時測定データの予測・分析への適用技術　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 関数データ解析の基礎、データの関数化、関数主成分分析と分析への適用、関数回帰分析と予測への適用 ～

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• 2022年10月05日(水) ＰＣＬによる３次元点群処理プログラミングの基礎とＲＯＳ環境への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ ３次元点群処理、ＰＬＣプログラミングの基礎、ＲＯＳ開発環境でのＰＬＣプログラミング構築法 ～

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• 2022年12月06日(火) ベイズ統計学の基礎とベイズ計算を用いたデータ分析への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 確率を用いた不確実性のモデリング、確率の事前分布と事後分布の考え方、マルコフ連鎖モンテカルロ法の活用、ベイズ計算の応用例 ～

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• 2022年10月21日(金) スパースモデリングの基礎と多変量解析への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 線形回帰モデルと最小二乗推定、LassoとLARSアルゴリズム、グラフィカルLassoを用いた多変量解析の実践と応用事例 ～

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• 2022年09月28日(水) ベイズ統計・ベイズ推定の基礎とデータ解析への応用　～実習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 条件付き確率とベイズの定理、機械学習への応用、ベイズ決定理論と予測分布、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MＣMＣ法) ～

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• 2022年08月18日(木) ベイズ統計・MCMCの基礎とデータ解析への応用 ～デモ付～ ～ 統計的推定とベイズの定理、MCMCの基礎と実践手法、ベイズ推測を利用した分析モデルとその比較 ～

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• 2022年06月14日(火) 時系列データ解析の基礎と異常検知・異常診断技術への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 基礎確率モデルによるデータ解析とその応用、定常モデル、非定常モデル（ARIMAモデル、GARCHモデル） 、時系列波形異常検知技術の開発 ～

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• 2021年11月25日(木) 多変量解析の基礎と予測・データ分析への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 回帰分析による主要因の解明、主成分分析による多次元データの可視化、因子分析による主因子の解明、判別分析による多次元データの判別、実務課題への有効活用 ～

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• 2021年10月14日(木) ベイズ統計・ベイズモデリングの基礎とデータ分析・予測への応用および実践　～実習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ 条件付き確率とベイズの定理、機械学習への応用、ベイズ決定理論と予測分布、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MＣMＣ法) ～

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• 2021年06月15日(火) 確率的グラフィカルモデルと因果推論への応用　～演習付～　＜オンラインセミナー＞ ～ マルコフネットワークとベイジアンネットワーク、スコアベースの構造学習、因果順序の推定、疑似尤度を用いたグラフの構造学習 ～

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• 2021年05月13日(木) 時系列データ解析の基礎とデータ解析・予測への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 時系列データ分析の概要と前提、非定常な時系列データ分析、解析と予測、応用とさまざまな時系列モデル ～
  

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• 2021年05月07日(金) ベイズ統計の基礎と統計的問題解決実践講座　＜オンラインセミナー＞ ～ 仮説検定、母集団と標本、ベイズ推定、JAGSによるポワソン分布、ベイズ統計によるサンプル・サイズと有効性評価 ～

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• 2021年03月17日(水) Pythonによるディープラーニングの基礎と効率的なデータ分析への応用　＜オンラインセミナー＞ ～ ニューラルネットワークによる数値データ・画像の分類、転移学習による画像の分類、ニューラルネットワークのモデルの構築、新しい画像の識別 ～

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• 2021年03月15日(月) Pythonによるデータマイニング技術と応用プログラミング　＜オンラインセミナー＞ ～ Pythonの基本、回帰分析とプログラム・例、クラスタリング・分類とプログラミング・例、データマイニングの応用 ～

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• 2021年03月04日(木) スパース正則化法の基礎とデータサイエンスへの応用　＜オンラインセミナー＞ ～ 統計的データ解析法の基礎、スパース正則化法、データサイエンスへの応用、モデル選択後の推論への応用 ～

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• 2021年03月01日(月) AIを活用した技術文書のテキストマイニング技術と効果的な活用法　＜オンラインセミナー＞ ～ テキストマイニングの基本と成果を出すための留意点、テキストを利用した業務変革の成功法則とテキストマイニングの数理、特許文書のテキストマイニング ～

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• 2020年12月04日(金) ベイズ統計の基礎とデータ分析への効果的な活用実践講座　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 条件付き確率とベイズの定理、機械学習への応用、事後分布に基いた統計推測、ベイズモデリングと予測分布 ～

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• 2020年07月02日(木) 技術者に必要な統計の基礎と時系列データ解析への応用　 ＜オンラインセミナー＞ ～ 基礎確率モデルによるデータ解析とその応用例、時系列回帰、ARIMA、GARCHモデルの活用法 ～
  

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• 2020年06月01日(月) ベイズ統計の基礎とデータ分析への効果的な活用実践講座　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 条件付き確率とベイズの定理、機械学習への応用、事後分布に基いた統計推測、ベイズモデリングと予測分布 ～

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• 2020年04月02日(木) ビジネスデータサイエンスの基礎と実践　～ 1人1台ＰＣ演習付 ～ ～ ビジネスデータサイエンスの考え方・基本手順、 データの見方、統計的な分析、深層学習 ～

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• 2020年02月25日(火) ベイズ統計の基礎とデータ分析・推定への応用　～１人１台PC実習付～ ～ ベイズの定理、回帰分析・階層線形モデル、RおよびStanを用いた実習、不確実性／欠損のある相関係数の推定法、時系列的なデータの分析 ～

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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01月07日(火) Ｒ言語による時系列解析の基礎とARIMA、GARCHモデルの活用法　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ 効率的でより良い予測法、基礎確率モデルによるデータ解析とその応用例、定常モデル、非定常モデルと活用法 ～

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• 2019年08月21日(水) 多変量解析の基礎とデータ解析実践講座　～１人１台ＰＣ実習付～ ～ コレスポンデンス分析、因子分析、クラスター分析、回帰分析、分散分析によるデータ解析の実践 ～

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• 2019年05月20日(月) ベイズ統計の基礎とベイズモデリングおよびデータ分析の実践　～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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• 2019年06月07日(金) 多変量解析の基礎とデータ分析・予測への応用　～１人１台PC実習付～ ～ ２変数の関係性、回帰分析・重回帰分析法と注意点、主成分分析とタイプ分析の応用、因子分析と特徴分析の応用、Rを用いた分析演習とそのポイント ～

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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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• 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11月29日(木) 機械学習・データ分析の基礎とモデル化手法および予測・分類・識別への活用　～１人１台PC実習付～ ～ 学習法の代表例（ベイズ推定・最尤推定）、予測に活かす回帰分析手法、分類に活かすクラスタリング手法、識別に活かす判別分析手法 ～

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• 2018年11月27日(火) 時系列データ解析の基礎とノイズ除去技術および予測・検知への応用　～１人１台PC実習付～ ～ 時系列解析の基礎、状態空間モデル、データのノイズ除去技術、隠れマルコフモデル・粒子フィルタによる応用例 ～

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• 2018年08月09日(木) Rによるデータ分析（統計・多変量解析）の基礎とその実践　～１人１台PC実習付～ ～ 統計解析・多変量解析によって得られる結果をどう見るか、誤った統計解析を選択しないための基礎知識 ～

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