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本セミナーでは、傾向スコア解析の基礎から、傾向スコアの理論的背景、傾向スコアの基本的な使い方、傾向スコアの有用さと限界について、実データ解析を通して詳解いたします。

本セミナーでは、近年のAIの主流である機械学習・深層学習の基礎を理解し、業務活用に向けた問題設計が行えるようになることを目指します。
また、Pythonの機械学習ライブラリを用いた実装例を紹介し、簡単なプロトタイプが作れるようになることを目指します。

本セミナーでは、AIの活用において懸念されているリスク事例の紹介、リスクの原因となっている機械学習の技術的特徴の概説、リスクを軽減するための機械学習システムの検証技法や品質保証への取り組み、AI活用システムの品質確保のための技術例を詳解いたします。
また、AIプロダクト品質保証コンソーシアムや、機械学習品質マネジメント委員会から発行されているガイドラインや、欧州委員会が公開したAIAct法案など、国内外でのAI品質保証に向けた枠組みの動向について紹介いたします。

本セミナーでは、画像処理プログラミングの基本、およびオープンソースの画像処理ライブラリであるOpenCVの導入から基礎について解説します。

本セミナーでは、深層学習と自然言語処理を組み合わせ、自社にある日本語テキストデータをAIに学習させることで、独自のチャットボットの開発、構築方法を解説いたします。

本セミナーでは、画像認識問題を題材として、まず軽量化の観点からディープラーニングの基礎を説明した後、様々な軽量化技術のテクニックを紹介いたします。
各テクニックに関しては、AI系の有力国際会議 (CVPR、ICLRなど) やプレプリントサーバ (ArXiv) に掲載されている最新技術を主に扱い、理論的な厳密さよりもイメージやコンセプト重視でわかりやすく説明いたします。

本セミナーでは、ウェアラブルの基礎から解説し、人の生体データ・行動データを取得するための様々なウェアラブルセンシング技術、データの利用方法とアプリケーションについて解説いたします。

本セミナーでは、初めての方でも安心してご受講いただけるようPythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく解説します。

本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。

本セミナーでは、AI / IoT発明の発掘の仕方、権利化のポイント、特許明細書の具体的な書き方について解説いたします。