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本セミナーでは、最近特に必要性が注目されている「説明できるAI」について、深層学習などのブラックボックス機械学習の説明性向上、決定木などのホワイトボックス機械学習の精度向上の方法、次世代AIである進化的機械学習、企業へのAI導入を成功させるコツについて平易に解説いたします。

本セミナーでは、できるだけ少量の学習データから有益なモデル化や利用が行える機械学習を実現するための手法について、数式やプログラムをほとんど使わずに率直かつ平易に解説いたします。

本セミナーでは、自然言語処理を活用した大量の特許情報・技術文献の調査・分析手法を解説いたします。

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。

本セミナーでは、完全自動運転に向けた周辺環境認識の要点と反射光、積雪対策について解説いたします。

本セミナーでは、実験計画法の原理と問題点の解説を行い、その問題点を補うために人工知能の一種であるニューラルネットワークモデル (超回帰モデル) を併用した製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

本セミナーでは、このロボットに代表される知能情報機械を対象に、その認知システム、動作の自律的な発達、獲得に関する研究分野である、認知ロボティクスについて解説いたします。