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。
業務で機械学習、特に深層学習 (ディープラーニング) を利用する際、データが少なくて学習できない問題が発生することがあります。例えば、製品の画像による欠陥検査では、正常例は多数集めることができても、欠陥を含む不良品はごく少数しかない場合がほとんどです。また、そもそもデータ取得に大きな人的・時間的コストが必要な場合もあります。このような場合、結局、機械学習や深層学習の利用をあきらめてしまうことがあり、企業の業務へのAI導入を妨げる大きな要因の一つになっています。
本セミナーは、そのようにデータが少ない場合でも、有効な学習を行う機械学習の方法を紹介することを目的としています。数式はできるだけ使わず、考え方や原理、要点が分り易い平易な説明を心掛けますので、人工知能や機械学習に対して特に予備知識がない方や、技術職ではない方でも大丈夫です。AIを業務に導入する際の注意点も扱いますし、最後にAIに関する様々な質疑応答やディスカッションを行う「AIよろず相談コーナー」もご用意しましたので、AIにご興味がある方はぜひお気軽にご参加下さい。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2025/4/2 | ベイズ推定の基礎およびPythonを用いたデータ解析 | オンライン | |
| 2025/4/4 | 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 | |
| 2025/4/8 | 機械学習を用いたスペクトルデータ解析と材料開発への適用 | オンライン | |
| 2025/4/9 | マテリアルズインフォマティクス (MI) の最新動向と小規模データ駆動型MIの展開 | オンライン | |
| 2025/4/10 | Vision Transformerの仕組みとBEV Perception | オンライン | |
| 2025/4/11 | 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 | |
| 2025/4/11 | マテリアルズインフォマティクスの基礎と高分子材料設計における応用事例 | オンライン | |
| 2025/4/11 | AIを活用した創薬研究プロセスの加速化 | オンライン | |
| 2025/4/15 | 自動運転・運転支援に向けた各種センサーを用いた周辺環境認識技術 | オンライン | |
| 2025/4/16 | 異常検知・学習データ作成のための生成AI活用 | オンライン | |
| 2025/4/16 | Pythonによる機械学習の基礎と実践 | オンライン | |
| 2025/4/16 | 機械学習を用いたスペクトルデータ解析と材料開発への適用 | オンライン | |
| 2025/4/17 | 画像認識のためのディープラーニングとモデルの軽量化 | オンライン | |
| 2025/4/17 | スパース推定の基礎、本質の把握・理解と実装応用技術への展開 | オンライン | |
| 2025/4/22 | マテリアルズインフォマティクスの高分子材料開発への応用 | オンライン | |
| 2025/4/22 | 未知の異常も検知する人工知能MTシステム (MT法) 基礎と応用入門 | オンライン | |
| 2025/4/23 | ベイズ推定を用いたデータ解析 | オンライン | |
| 2025/4/25 | 機械学習のための効率的なデータ取得法と解釈・評価方法 | オンライン | |
| 2025/4/25 | マテリアルズインフォマティクスの基礎と高分子材料設計における応用事例 | オンライン | |
| 2025/4/28 | AIを活用した創薬研究プロセスの加速化 | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 1993/3/1 | 新しいサーボ制御の基礎と実用化技術 |