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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。

認識精度などのモデル性能の向上とともに増加し、処理速度・消費電力・部品コスト等に影響する、メモリ使用量や演算量。
本セミナーでは、車載機器や組み込みIoTデバイス等の様々なエッジデバイスへのディープラーニングの実装が広がるなか、必要性が増しているモデル軽量化技術について、ディープラーニングの基礎から各手法、最新技術までを分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、機械学習を効果的に活用するための基礎から応用までをやさしく解説いたします。

本セミナーでは、ディジタル信号処理の基礎から、音の特徴量の求め方までを平易に解説いたします。
また、故障検知への利用および故障予知への発展の方法へのアプローチを紹介いたします。

本セミナーでは、ディープラーニングや異常検知の基礎から、ディープラーニングによる異常検知手法とその実例・課題などについて詳しく解説いたします。
外観検査システム・異常検知システムの構築・活用に、ぜひお役立てください。

本セミナーでは、画像フィルタリングについて基礎から解説し、MATLABを併用して実際にアルゴリズムを提示、実行し、結果を確認しながら、解説を進めます。

本セミナーでは、機械学習に必要なデータの揃え方から、実際に機械学習に展開するかまでについて実例・ハンズオンを踏まえながら実施いたします。

本セミナーでは、深層学習による時系列予測と振動からの異常検知について、基本的な手法と技術動向を解説いたします。
次に、周波数分析、再帰型・畳み込みネットワークによる特徴量化を解説いたします。
さらに、振動による異常検知について機械設備への適用事例を紹介いたします。

本セミナーでは、顔画像識別技術の動作原理 (顔画像の検出・特徴抽出・照合の仕組み) と動作特性 (検出・特徴抽出・照合の速度、顔画像の緻密さ及び鮮明さ・撮影角度・経年変化・表情やアクセサリーの有無が識別精度に及ぼす影響) について、また、最先端の高精細デジタル監視カメラが備える高度な機能・性能 (誤り訂正機能・3次元ノイズリダクション機能・ワイドダイナミックレンジ機能・最低被写体照度) について、わかりやすく解説いたします。