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　製造業において機械学習を適用しようという試みは至る所で行われているが、実際の現場で有効に機械学習がうまくいっている事例はそれほど多くない。
　本セミナーでは、機械学習の得意不得意や限界を知り、使いこなすためのコツを事例を交えながら感覚がつかめるようにする。また、高品質な製品を開発する工程を短縮する最適実験計画への機械学習適用についても紹介する。

　自動車産業をはじめとして、さまざまな産業界でモデルベース開発の重要性が認識されてきました。本セミナーでは、究極のモデルベースアプローチであるカルマンフィルタについて、できるだけわかりやすく解説することを試みます。カルマンフィルタは、対象である時系列、あるいはシステムの数学モデルが与えられたとき、雑音が混入した観測データから対象の状態を推定 (フィルタリング) する方法です。
　本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説します。センシング、制御、あるいは機械学習などのAI の分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。できれば、古典制御や現代制御、確率過程などの知識をお持ちの方が望ましいですが、高等学校の数学の知識があれば、本セミナーを理解できるようにお話ししたいと考えています。
　本セミナーでは、まず、線形カルマンフィルタのアルゴリズムを紹介し、数値例を通してカルマンフィルタの仕組みについて学習します。つづいて、非線形カルマンフィルタの考え方を簡単に述べます。最後に、カルマンフィルタを利用する上で重要である時系列データのモデリングについてもお話しします。

本セミナーでは機械学習について基礎から解説し、入門から最先端技術までの一通りの道筋を解説いたします。

本セミナーでは、カルマンフィルタの実践的な応用法を解説いたします。

本セミナーでは機械学習について基礎から解説し、入門から最先端技術までの一通りの道筋を解説いたします。

本セミナーでは、移動物体の状態を推定しながら追跡を行う技術を丁寧に解説いたします。

本セミナーでは、カルマンフィルタの実践的な応用法を解説いたします。

本セミナーでは、カルマンフィルタについて基礎から、できるだけわかりやすく解説いたします。
また、センシング、制御、機械学習など、カルマンフィルタの実践的な応用法を解説いたします。

本セミナーでは、Pythonを用いた科学技術計算について、主に統計に関する事項に焦点をあて、デモを交えて解説いたします。