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本セミナーでは、機械学習関連事業・人工知能開発に係る知的財産におけるリスクと未然防止について、AIデータ契約ガイドライン検討会 委員が詳解いたします。

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。

本セミナーは、ディープラーニングの基礎から実践に至るまで、幅広い知識習得をカバーして解説いたします。

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、化学反応予測・反応条件最適化のための機械学習技術の適用を目指し、機械学習の基礎および事例を解説いたします。

本セミナーでは、技術課題を解決するツールとしてのディープニューラルネットワークモデルとMTシステム、 両手法の特徴と具体事例を詳解いたします。

本セミナーでは、自動車への自動運転の実現に向けた、周辺認識と空間認識技術について詳解いたします。

本セミナーでは、機械学習の考え方・種類・特徴・基礎手法・ディープラーニングの原理・特徴・課題など、基礎から産業応用までをやさしく解説いたします。