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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深層学習 (ディープラーニング) に代表される機械学習に対する関心が非常に高まっています。機械学習のユーザであれば、その中身について深く知る必要はないかもしれません。しかし、学習理論を正しく使うためには、その中身を構成する確率・統計理論や線形代数などの数学の知識が必要です。このような知識を持っていれば、この第3次AI ブームが終わっても、それらは次に向けた研究開発に大いに役立つことでしょう。
本セミナーでは、カルマンフィルタ、システム同定、機械学習などを学ぶために必要な数学に焦点を絞って解説します。まず、難解だと言われる確率論を平易に解説することを試みます。また、その延長線上にある最小二乗法と最尤推定法などの統計的推定論を説明し、最小二乗法の先にある特異値分解法や、機械学習理論でも中心的な理論である正則化法について解説します。最後に、線形基底関数モデルに対する正則化最小二乗法を解説し、時間があればカーネル法についてもお話ししたいと考えています。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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2025/6/20 | 分析法バリデーションのための統計解析入門と分析能パラメータ計算および基準値設定法入門 | オンライン | |
2025/6/23 | 非臨床試験における統計解析入門 | オンライン | |
2025/6/24 | 集計・分析・可視化がすぐできる「モダンExcel」入門 (前編 + 後編) | オンライン | |
2025/6/24 | 集計・分析・可視化がすぐできる「モダンExcel」入門 (前編) | オンライン | |
2025/6/25 | 化学分析担当者が知っておくべき分析データの取り扱い基礎講座 | オンライン | |
2025/6/25 | 非臨床試験における統計解析入門 | オンライン | |
2025/6/25 | 機械学習を用いた画像認識技術の基礎とその応用 | オンライン | |
2025/6/25 | 集計・分析・可視化がすぐできる「モダンExcel」入門 (後編) | オンライン | |
2025/6/26 | 最適解を効率的に導く統計的組合せ最適化:実験計画法とExcelでできる人工知能を併用する汎用的インフォマティクス:非線形実験計画法 | オンライン | |
2025/6/26 | 集計・分析・可視化がすぐできる「モダンExcel」入門 (前編 + 後編) | オンライン | |
2025/6/26 | 集計・分析・可視化がすぐできる「モダンExcel」入門 (前編) | オンライン | |
2025/6/26 | 集計・分析・可視化がすぐできる「モダンExcel」入門 (後編) | オンライン | |
2025/6/27 | 分析法バリデーションにおける統計解析の基礎 | オンライン | |
2025/6/27 | 化学分析担当者が知っておくべき分析データの取り扱い基礎講座 | オンライン | |
2025/6/30 | 分析法バリデーションにおける統計解析の基礎 | オンライン | |
2025/7/2 | 深層学習と適応フィルタ | オンライン | |
2025/7/3 | 実験計画法 入門講座 | オンライン | |
2025/7/8 | ベイズ統計学の基礎と機械学習応用に向けたポイント | オンライン | |
2025/7/8 | 少ないデータによるAI・機械学習の進め方、活用の仕方 | オンライン | |
2025/7/10 | システム同定によるデータ駆動モデリングの基礎とカルマンフィルタとの関係 | オンライン |
発行年月 | |
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1993/3/1 | 新しいサーボ制御の基礎と実用化技術 |