tech-seminar.jp

本セミナーでは、機械学習、ディープラーニングの概要を解説いたします。
また、サンプルプログラムを解説しながら、実際のデータをどう扱うかも解説いたします。
サンプルは、画像分類 (CNNによる分類) 、音による異常検知 (正常時の音からモデルを作成し、音の変化で異常発生を検知します) 、強化学習を用意いたします。

本セミナーでは、機械学習、ディープラーニングの概要を解説いたします。
また、サンプルプログラムを解説しながら、実際のデータをどう扱うかも解説いたします。
サンプルは、画像分類 (CNNによる分類) 、音による異常検知 (正常時の音からモデルを作成し、音の変化で異常発生を検知します) 、強化学習を用意いたします。

本セミナーでは、動作するロボットへの応用に関連する運動計画・地図生成・パタン認識・機械学習・強化学習等の諸技術の概略を解説し、ロボットの自律化に関連する技術・研究動向について解説いたします。

　近年、人工知能関連技術の種々の応用が盛んに行われ、ロボットへの応用も期待を集めている。ロボットを自動的に動かし人手での調整等の介在を減らす (自律化) 技術は、地図生成、運動計画、学習制御、パタン認識など多岐にわたる技術的側面を有する。
　本セミナーでは、動作するロボットへの応用に関連する運動計画・地図生成・パタン認識・機械学習・強化学習等の諸技術の概略を解説し、ロボットの自律化に関連する技術・研究動向を述べる。

本セミナーでは、強化学習の基礎から解説し、基本的なアルゴリズムからチューニング、最新応用についてわかりやすく解説いたします。

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。