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本セミナーでは、歩行者検出、外界認識、膨大な演算量の処理など、自動車への人工知能応用の最新動向について解説いたします。

本セミナーでは、機械学習の理論をできるだけわかりやすく説明いたします。
適宜Pythonによるサンプルコードや実際の機械学習を利用したアプリやシステム、サービスなどの事例を示しながら解説いたします。

本セミナーでは、人工知能技術の基礎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、機械学習の理論をできるだけわかりやすく説明いたします。
適宜Pythonによるサンプルコードや実際の機械学習を利用したアプリやシステム、サービスなどの事例を示しながら解説いたします。

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、数式を一切使わず、機械学習の現場での活用をモットーに、Rの演習を通じて機械学習を学習します。