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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、エンジニアリングに適した人工知能技術であるニューラルネットワークモデルとMTシステムに関して、基礎的な解説を行った上で、製造業における具体的な事例を用いて応用ノウハウを解説いたします。

本セミナーでは、AI画像認識プロジェクトの進め方、画像情報の集め方、品質保証への対応、具体的なAI画像認識システムの開発例に関する知見について、製造現場での導入実績やAI外観検査の実例を踏まえ、実践的にわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、少ない学習データでも有効に活用できる機械学習の方法を分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、統計手法選択・サンプルサイズの決定について根拠として説明出来るようにわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説いたします。

本セミナーでは、統計手法選択・サンプルサイズの決定について根拠として説明出来るようにわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、光学系を用いた画像の撮影に関する技術から、画像認識技術の概要、一般的な画像認識処理フロー、評価方法、ディープラーニングの基礎、様々な画像認識アルゴリズム、また外観検査などへの応用に関して解説いたします。

本セミナーでは、特許調査の実務について基礎から解説し、機械学習による特許調査をデモを交えて解説いたします。

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、データの可視化、モデルの予測性能向上、モデルの逆解析を特に重点的に解説いたします。
また、分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例を紹介いたします。
ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクスにも役立つ内容となっております。

本セミナーでは、実際の外観検査に生成AIを適用して、トレーニングデータ不足への対応を試行した例について解説いたします。