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本セミナーでは、フィジカルAIの基盤技術として、人工知能・機械学習の基礎から各種ニューラルネットワーク、ディープラーニングの原理と応用を解説いたします。
また異常音検出や水道管漏水検出などの実例に加え、ディープラーニングの一例としてMask R-CNNを取り上げ、転移学習を活用した光沢表面部品の自動検査システムを題材に、フィジカルAIを現場に実装するための実践的アプローチを紹介いたします。

本セミナーでは、フィジカルAIの基盤技術として、人工知能・機械学習の基礎から各種ニューラルネットワーク、ディープラーニングの原理と応用を解説いたします。
また異常音検出や水道管漏水検出などの実例に加え、ディープラーニングの一例としてMask R-CNNを取り上げ、転移学習を活用した光沢表面部品の自動検査システムを題材に、フィジカルAIを現場に実装するための実践的アプローチを紹介いたします。

本セミナーは、実際の現場で役に立つ、専門知識が少ない方でも理解できるよう、データ分析の基礎から応用まで、原理から具体的な手法までを平易に解説いたします。

本セミナーは、実際の現場で役に立つ、専門知識が少ない方でも理解できるよう、データ分析の基礎から応用まで、原理から具体的な手法までを平易に解説いたします。

本セミナーは、データ分析の基礎から応用まで、原理から具体的な手法までを平易に解説いたします。
また、デジタル信号処理のテクニックや注意すべきポイントなどについても、生体信号や音声信号、振動信号、画像など、多くの具体例を交えて説明いたします。

本セミナーでは、ウェーブレット変換の基礎から解説し、コンクリート表面のひび検出、プリント基板の欠陥検出、医療画像の病変部位の検出などの具体例を交えながらウェーブレット変換のテクニックや注意すべきポイントを解説いたします。

本セミナーは、ウェーブレット変換について取り上げ、データ分析の基礎から応用、原理から具体的な手法までを平易に解説いたします。

本セミナーは、ウェーブレット変換について取り上げ、データ分析の基礎から応用、原理から具体的な手法までを平易に解説いたします。

本セミナーでは、パターン識別・機械学習手法について、基礎から解説いたします。
また、特徴からカテゴリへ識別する手法について解説いたします。

本セミナーでは、パターン識別・機械学習手法について、基礎から解説いたします。
また、特徴からカテゴリへ識別する手法について解説いたします。

本セミナーでは、MATLABで利用可能なグラフ信号処理ツールボックス等での演習を通じて、グラフ信号処理の基礎を解説いたします。また、グラフ信号処理を用いた画像処理についても解説いたします。

本セミナーでは、画像データ圧縮を学ぶための基礎知識から画像データ圧縮の技法と応用について解説いたします。