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
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
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、機械学習・ディープラーニングを概観・整理した後、時系列データの分析手法を概観し、異常検知に役立てる手法と実践のポイントを解説いたします。
本セミナーでは、化合物構造をコンピュータ上で扱うために、ケモインフォマティクスの基礎である「化合物の表記方法、分子フィンガープリント、分子記述子」について、Pythonのケモインフォマティクス用ライブラリーであるRDKitを用いて解説いたします。
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ChatGPTとその対抗モデルにフォーカスし、機能や特性を分かりやすく解説いたします。
また、生成AIの危険性を解説し、米国における先進事例を参考に、企業は生成AIをどのように事業戦略に組み込むかを考察いたします。
本セミナーでは、医療ビッグデータ/リアルワールドデータを用いるための医薬品研究や臨床研究を実施するためのデータマイニングおよびデータモデリングについて解説いたします。
レセプトデータや健診データなどのリアルワールドデータの種類やその内容について解説し、実際の事例を紹介しながらデータを扱う上での問題点や個人情報保護などの法的コンプライアンスをふまえた注意点についても解説いたします。
本セミナーでは、「感性・感情・印象」の評価・定量化・モデル化について研究事例を紹介しながら、技術としての展開の可能性を議論いたします。
さらに、生体計測による心理状態の推定の可能性と応用についても議論いたします。
本セミナーでは、化合物構造をコンピュータ上で扱うために、ケモインフォマティクスの基礎である「化合物の表記方法、分子フィンガープリント、分子記述子」について、Pythonのケモインフォマティクス用ライブラリーであるRDKitを用いて解説いたします。
本セミナーでは、ベイズ統計及びベイズモデリングの基本的な考え方を多くの例を交えて解説いたします。
また、最近話題のベイズ分析ツールRStanなどの基礎となるアルゴリズム (マルコフ連鎖モンテカルロ法)を取り上げ、ベイズ統計の各モデリング手法、RStanによるデータ分析の実践例を示します。
本セミナーでは、研究開発の高精度化・高効率化を実現するデータ駆動型アプローチ・機械学習・実験計画について詳しく解説いたします。
機械学習による実験計画の考え方から、ベイズ最適化・能動学習の基礎、機械学習モデルの超パラメータ最適化・品質領域の推定・プロセス条件の最適化などの材料工学への各応用例、Pythonによる実行方法までを解説いたします。
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、できるだけ少量の学習データから有益なモデル化や利用が行える機械学習を実現するための手法について、数式やプログラムをほとんど使わずに率直かつ平易に解説いたします。
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、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、実験科学者である講師らの研究グループで行った、小規模データへの機械学習の効果的活用によるマテリアルズインフォマティクスの研究事例について紹介いたします。
本セミナーでは、様々な分野で使われるようになってきた自己教師あり学習の手法について、基礎と応用を解説いたします。
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。続いて、代表的な非線形カルマンフィルタである拡張カルマンフィルタ (EKF) と無香料カルマンフィルタ (UKF) のアルゴリズムを説明し、非線形カルマンフィルタを用いた状態とパラメータの同時推定を導入します。また、カルマンフィルタの数値的不安定性について述べ、その問題点に対処するUD分解フィルタを導入します。さらに、カルマンフィルタの2つの応用例を紹介いたします。
本セミナーでは、ベイズ最適化の基礎や活用のコツ、ベイズ最適化を活用した材料開発の最新動向について解説いたします。
本セミナーでは、最近特に必要性が注目されている「説明できるAI」について、深層学習などのブラックボックス機械学習の説明性向上、決定木などのホワイトボックス機械学習の精度向上の方法、次世代AIである進化的機械学習、企業へのAI導入を成功させるコツについて平易に解説いたします。
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、蒸留の基礎、蒸気圧と気液平衡の計算法、分離プロセスの決定、蒸留塔の設計、蒸留塔の最適運転、蒸留プロセス、蒸留塔の開発手法について詳解いたします。