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
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本セミナーは、自動車がカメラからの画像を用いて環境を理解する原理・基礎に重点を置いて説明いたします。
また、レーザーを用いて周囲の物体形状を計測するLIDAR (ライダー) を用いた環境認識技術についても触れます。
近年自動車には高度な運転支援機能が搭載されるようになり、ドライバーが居ない自動運転まで開発されようとしています。このような機能を実現するためには、自動車自体が周囲の状況を理解することが必要です。
本講座ではこのような自動車が、カメラからの画像を用いてどのようにして環境を理解するかに重点を置いて説明します。また自動運転車両では、レーザーを用いて周囲の物体形状を計測するLIDAR (ライダー) が主要なセンサーとして利用されます。このセンサーを用いた環境認識技術についても触れます。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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2025/7/22 | 第一原理計算と機械学習を活用した材料設計と応用展開 | オンライン | |
2025/7/23 | テラヘルツ波技術の基礎、デバイス開発と産業応用 | オンライン | |
2025/7/23 | AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点 | オンライン | |
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2025/7/24 | 外観検査のデジタル化・自動化 | オンライン | |
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2025/7/24 | レーザー加工分野における機械学習の活用手法 : 特に少ない実験データ数を用いた場合 | オンライン | |
2025/7/25 | レーザー加工分野における機械学習の活用手法 : 特に少ない実験データ数を用いた場合 | オンライン | |
2025/7/28 | 外観検査のデジタル化・自動化 | オンライン | |
2025/7/30 | Pythonを利用したデータ分析の基礎講座 | オンライン | |
2025/7/30 | ケモインフォマティクスと機械学習による化学データ解析 | オンライン | |
2025/7/30 | 水素エネルギーとモビリティ | オンライン | |
2025/7/31 | スモールデータ解析の方法と実問題解決への応用 | オンライン | |
2025/7/31 | Pythonを利用したデータ分析の基礎講座 | オンライン | |
2025/7/31 | ケモインフォマティクスと機械学習による化学データ解析 | オンライン | |
2025/8/1 | テラヘルツ波技術の基礎、デバイス開発と産業応用 | オンライン | |
2025/8/1 | スモールデータ解析の方法と実問題解決への応用 | オンライン | |
2025/8/8 | 機械学習による適応的実験計画 | オンライン | |
2025/8/22 | 外観検査・異常検知の自動化の進め方 | オンライン | |
2025/8/25 | テラヘルツ波技術の基本とデバイス開発および産業応用 | オンライン |
発行年月 | |
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2021/10/25 | AIプロセッサー |
2021/9/30 | 自動車室内の静粛性向上と、防音・防振技術、材料の開発 |
2021/7/30 | マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例 |
2021/7/14 | AIビジネスのブレークスルーと規制強化 |
2021/6/30 | 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明 |
2021/6/28 | AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向 |
2021/4/13 | GAFA+Mの自動運転車開発最前線 |
2021/1/31 | 次世代EV/HEV用モータの高出力化と関連材料の開発 |
2020/12/25 | 次世代自動車の熱マネジメント |
2020/8/11 | 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート |
2020/7/31 | 生体情報センシングと人の状態推定への応用 |
2020/4/30 | 生体情報計測による感情の可視化技術 |
2020/3/26 | ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点 |
2020/3/24 | リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ - |
2019/12/13 | 2020年版 次世代自動車市場・技術の実態と将来展望 |
2019/1/31 | センサフュージョン技術の開発と応用事例 |
2018/12/14 | 2019年版 次世代自動車市場・技術の実態と将来展望 |
2018/11/30 | EV・HEV向け電子部品、電装品開発とその最新事例 |
2018/6/30 | ADAS・自動運転を支えるセンサーの市場動向 |
2018/5/31 | “人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用 |