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本セミナーでは、3次元センサ、物体認識、3次元特徴量の基礎から解説し、市販されているセンサの特徴や性能比較について、多くの開発事例を交えて分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、進化的機械学習による機械知能の構築と応用について詳解いたします。

本セミナーでは、ディープラーニングの手法について、その歴史と各種の学習アルゴリズムを概説します。その後、マルチモーダル学習という新しい分野へ応用した我々の最新研究の概要、ロボットの環境認識と行動学習への応用事例、最後に、リカレントニューラルネットへの展開等、将来の研究動向を議論します。

本セミナーでは、3次元センサ、物体認識、3次元特徴量の基礎から解説し、具体的な応用事例として、生産ラインにおけるロボットピッキングに関する事例や、人物認識における3次元情報の利用例について解説いたします。

本セミナーでは、ディープラーニングの手法について、その歴史と各種の学習アルゴリズムを概説します。その後、マルチモーダル学習という新しい分野へ応用した我々の最新研究の概要、ロボットの環境認識と行動学習への応用事例、最後に、リカレントニューラルネットへの展開等、将来の研究動向を議論します。

本セミナーでは、ロボット用の基本ソフトウェアであるROS (Robot Operating System) の導入から基礎について解説いたします。また基本的なROSの動作原理や通信方法、ROSによるプログラミングの基礎を詳解いたします。

本セミナーでは、進化的機械学習による機械知能の構築と応用について詳解いたします。