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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最近は、人工知能=機械学習=深層学習 (ディープラーニング) と考えてあらゆる問題を深層学習で解こうとする傾向がありますが、深層学習は便利な手法である反面、(1) 学習に膨大な教師データが必要、(2) 回路網の設計に経験と勘が必要、(3) 処理の説明性が著しく低い、(4) 構築後の処理を人手で調整することは不可能、(5) 手法の一部が特許化されており法的リスクがあるなど、企業での利用に必ずしも適しているとは言えません。
これに対し講師らは、以前から「画像処理=最適化問題」と捉え、強力な最適化法である進化計算法によってこれらの欠点を持たない「進化的画像処理・認識」の開発と産業応用を行なってきました。本セミナーは、開発者本人である講師が「進化的画像処理・認識」のすべてを平易に解説する他には例がないセミナーです。
画像処理や認識にご関心があり、深層学習に業務利用上の問題を感じておられる方はぜひ受講頂ければ幸いです。進化的画像処理の体験版プログラムの配布などの特典もあります。本セミナー受講後、・機械学習と深層学習の概要と課題、・進化計算法の原理と様々な手法、・進化的画像処理・認識の原理・特徴・応用、等を習得できることを目指します。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2025/9/2 | ディープラーニング手法による異常検知と製造加工業への応用展開 | オンライン | |
| 2025/9/4 | 特許調査への生成AIの活用 | オンライン | |
| 2025/9/8 | ベイズ統計と機械学習の実践と応用 | オンライン | |
| 2025/9/8 | 生成AIの活用×ガバナンスの最前線 | 東京都 | 会場・オンライン |
| 2025/9/9 | ベイズモデリングによる機械学習の理解と実践 | オンライン | |
| 2025/9/9 | スパースモデリング、ベイズ最適化の基礎と少ないデータを補うための応用ポイント | オンライン | |
| 2025/9/9 | ベイズ統計と機械学習の実践と応用 | オンライン | |
| 2025/9/10 | CMOSセンサ技術の全体像 | オンライン | |
| 2025/9/12 | 要素技術者による人工知能応用開発入門 | オンライン | |
| 2025/9/12 | 深層学習、計算機シミュレーションの基礎とシステムのモデル化技術 | オンライン | |
| 2025/9/16 | 要素技術者による人工知能応用開発入門 | オンライン | |
| 2025/9/16 | 特許調査への生成AIの活用 | オンライン | |
| 2025/9/16 | 自動運転・運転支援のためのミリ波レーダの基礎と車載応用、走行環境認識技術 | オンライン | |
| 2025/9/16 | 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 | |
| 2025/9/17 | ディジタル信号処理による雑音・ノイズの低減/除去技術とその応用 | オンライン | |
| 2025/9/17 | 自動運転・運転支援のためのミリ波レーダの基礎と車載応用、走行環境認識技術 | オンライン | |
| 2025/9/17 | 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 | |
| 2025/9/18 | 研究開発へのAIエージェント・生成AI導入と活用のポイント | オンライン | |
| 2025/9/19 | 説明可能AI (XAI) から人と共に進化・発展するAIへ | オンライン | |
| 2025/9/19 | スパースモデリング、ベイズ最適化の基礎と少ないデータを補うための応用ポイント | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 2000/8/1 | 電子写真プロセス技術 |
| 1995/3/1 | インタラクティブ・ディジタル・テレビ技術 |
| 1993/3/1 | 新しいサーボ制御の基礎と実用化技術 |
| 1992/2/1 | 画像符号化標準と応用技術 |
| 1991/11/29 | カラーイメージスキャナ設計技術 |
| 1990/5/1 | カラーハードコピー画像処理技術 |
| 1990/2/1 | 色彩再現の基礎と応用技術 |
| 1989/7/1 | 映像機器におけるディジタル信号処理技術 |
| 1987/11/1 | デジタルシグナルプロセッサの基礎と応用 |
| 1986/11/1 | デジタル・カラー複写機の開発 |