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、機械学習の成果を左右する「データ前処理」について取り上げ、その基本から、高度な前処理、自然言語・画像・音声におけるすぐに使える前処理技術、うまく対処できない時のための最新技術の調べ方のコツなどについて、PCを用いた演習を含めて実践的な内容を解説いたします。
本セミナーでは、人工知能やデータサイエンスにおけるデータ分析において欠かせない機械学習のためのデータの前処理技術についてレクチャー、実演する。また、自らGoogle Colab環境上でサンプルコードの実行を通して実践に応用可能な前処理技術の習得を目的としている。Google Colab上では一般的な数値計算および機械学習ライブラリに加え、GPUにより高速化できる深層学習フレームワークがあらかじめ導入されている。Google Drive上に学習データやモデルを保存でき、無料ではじめることができるため、機械学習用に計算機を準備するのが難しい初学者にはうってつけのツールである。
前半では数値データの前処理について扱うが、そのほとんどは、Kaggleで公開されているデータセットを使用する。これらのデータは、その多くが教科書向けのきれいな (機械学習で扱いやすい) データではないため、多くの場合、前処理技術を駆使しなければ思うような結果を導き出すことができない。このセミナーを通して機械学習に適した前処理技術を身につけることができれば、実際に収集した扱いにくいデータに対しても適切に対応できるようになるはずである。実用の際には、セミナーで紹介した前処理技法だけではうまく対処できないデータにも出くわすであろう。その際は、複数の前処理技術を組み合わせたり、最新の前処理技法を導入する必要も出てくるが、そんなときに役立つ各種技術の調査方法のコツなども一部紹介する。さらに、自然言語処理、画像処理、音声処理における基本的な前処理についても、すぐに使える技術を中心に解説する。
教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2026/6/4 | ExcelデータをPythonで活かすデータ解析 | オンライン | |
| 2026/6/10 | ChatGPTを活用したPythonプログラミングの進め方 | オンライン | |
| 2026/6/12 | 生成AIを活用したデータ分析の基礎と利用のポイント | オンライン | |
| 2026/6/12 | 知的センシングの要素技術と実装アプローチ | オンライン | |
| 2026/6/12 | 分子シミュレーションの基礎と高分子材料の研究・開発の効率化への展開 | オンライン | |
| 2026/6/15 | ExcelデータをPythonで活かすデータ解析 | オンライン | |
| 2026/6/16 | Pythonによるデータ解析の基礎と実務への応用 | オンライン | |
| 2026/6/17 | 撹拌プロセス設計で必要な化学工学計算と操作条件最適化への活用 | オンライン | |
| 2026/6/19 | 実機データでつくるAI制御モデル | オンライン | |
| 2026/6/19 | マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析 | オンライン | |
| 2026/6/19 | ChatGPTを活用したPythonプログラミングの進め方 | オンライン | |
| 2026/6/22 | サロゲートモデルの基礎と製品設計効率化への応用 | オンライン | |
| 2026/6/23 | AI性能を最大化するための設計・評価・改善手法 | オンライン | |
| 2026/6/23 | 生成AIの平均的な正解を超えるテキスト分析 | オンライン | |
| 2026/6/23 | サロゲートモデルの基礎と製品設計効率化への応用 | オンライン | |
| 2026/6/23 | 機械学習を用いた流体力学現象の予測とモデリング | オンライン | |
| 2026/6/24 | AI性能を最大化するための設計・評価・改善手法 | オンライン | |
| 2026/6/24 | Pythonで始める実験データ解析と機械学習入門 | オンライン | |
| 2026/6/24 | 生成AI時代のPythonデータ分析 | オンライン | |
| 2026/6/25 | Pythonで始める実験データ解析と機械学習入門 | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 2012/4/20 | デジカメ主要8社の静止画信号処理技術 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2011/2/4 | 入門 画質改善・画像復元・超解像技術 |
| 2010/11/15 | 防犯・監視カメラ 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2010/11/10 | 高ダイナミックレンジ画像処理技術とMATLABシミュレーション |
| 2010/9/24 | JPEG XR画像符号化方式と性能評価 |
| 2010/2/22 | 画像理解・パターン認識の基礎と応用 |
| 2009/9/16 | H.264 / MPEG-4 AVC 拡張規格・応用例・最新動向 |
| 2008/3/26 | 劣化画像の復元・ノイズ除去による高画質化 |
| 2007/8/31 | 画像認識・理解システム構築のための画像処理の基礎 |
| 2007/5/28 | 車載カメラ/セキュリティカメラ・システム |
| 2007/3/23 | ステレオ法による立体画像認識の基礎と車載カメラへの応用 |
| 2006/11/30 | ソフトウェア設計・レビュー・テスト現場ノウハウ集 |
| 2006/5/11 | ディジタル画像の評価法と国際標準 |
| 2005/11/25 | デジタル写真の画質評価 |
| 2004/3/12 | 次世代動画像符号化方式 MPEG4 AVC/H.264 |
| 2003/12/16 | ソフトウェアの要求獲得法と仕様書の書き方 |
| 2003/6/27 | ニューアルゴリズムによる画像処理システム事例解説 |
| 2003/6/26 | デジタル写真システム |
| 2003/5/22 | ソフトウェア品質保証の考え方と技術の実際 |
| 2003/2/5 | JPEG2000符号化方式解説 |