技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、量子コンピュータの登場により他分野からも注目を集めつつある量子化学計算の基礎について概観いたします。
本セミナーでは、最初に画像の前処理・特徴量抽出手法について紹介した後、機械学習や深層学習による画像認識システムについて、プログラミング言語Pythonによるプログラム例とともに紹介いたします。
また、画像認識システムのサンプルプログラムを紹介するとともに、システム構築にあたっての注意点について解説いたします。
本セミナーでは、階層的な構造をもつ高分子の構造形成に焦点を当て、その基礎概論を述べたあと、高分子のモデリング手法や分子シミュレーション手法の基礎を解説いたします。
また、OCTAやLAMMPS、Gromacsなど、高分子シミュレーションにおいてよく用いられるソフトウェアについて、最近の研究事例を交えて紹介いたします。
本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。
本セミナーでは、深層学習 (Deep Learning)の基礎から解説し、半教師あり学習・転移学習などを用いたデータ不足の補い方、ラベル付きデータが少ない場合でも、精度を上げる方法について詳解いたします。
本セミナーでは、MCMC法の考え方と計算の仕組みについて基礎から解説いたします。
また、Rを用いた実例では、パッケージプログラムを利用せずに、アルゴリズムの仕組みを丁寧に解説いたします。
さらに、推定時のパラメータのゆらぎを考慮した予測法についても解説いたします。
本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。
本セミナーでは、機械学習の成果を左右する「データ前処理」について取り上げ、その基本から、高度な前処理、自然言語・画像・音声におけるすぐに使える前処理技術、うまく対処できない時のための最新技術の調べ方のコツなどについて、PCを用いた演習を含めて実践的な内容を解説いたします。
本セミナーでは、機械学習モデルを対象としたテスト技術や、機械学習を活用したシステムに対する品質保証の枠組みやガイドラインに関して、近年議論されている話題を俯瞰的に概説いたします。
本セミナーでは、研究開発プロセスへのアジャイル導入とその効果をわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、材料設計や生物実験、心理学実験など様々なタイプの実験のデザインで求められる実験計画法や統計的検定、ベイズ最適化などの効率的にデータを収集するための方法について解説いたします。
本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、研究開発プロセスへのアジャイル導入とその効果をわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、ウェアラブルの基礎から解説し、人の生体データ・行動データを取得するための様々なウェアラブルセンシング技術、データの利用方法とアプリケーションについて解説いたします。
本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。
本セミナーでは、感性工学の基礎、感性計測・評価について、実演デモや演習を交えて解説いたします。
また、歩く・座る・寝るといった日常的な基本動作に関する研究事例と、これまで講師が手がけてきた製品開発事例について紹介いたします。