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本セミナーでは、時系列データ分析の基礎である時系列重回帰分析の基礎的な理論から解説し、自己回帰モデルなどの数理モデルを市販ソフトであるExcelで使用する方法やクラウド上にあるサービスや開発環境により機械学習を利用する方法の概要と実例を紹介いたします。

本セミナーでは、触感について基礎から解説し、講師が開発した最先端の触覚センシングシステムを用いた研究成果を解説いたします。
また、各方面で利用されている触覚センシングシステムの特性について具体的に紹介したうえで、化粧品・日用品・繊維・塗料・自動車分野と関連する原料・材料の手触り評価とこれを利用した商品開発の事例を紹介いたします。

本セミナーでは、アレーアンテナの基礎から始めて、スパースアレーとその性質について解説いたします。
さらに、拡張アレー処理を併用することで、高分解能なビームフォーミングおよび到来方向推定が可能となることを解説いたします。

本セミナーでは、中小製造現場でいくつかの導入実績をあげた講師が手がけたAI外観検査の取り組みを紹介いたします。
活動事例を通じて得られた、AI外観検査の導入プロジェクトの進め方から学習データの質と量の課題、学習を意識した画像情報の集め方、品質保証への対応までの知見を解説いたします。

本セミナーでは、CMOSイメージセンサについて取り上げ、CMOSイメージセンサの基本特性から最新の機能・技術、CMOSイメージセンサの市場動向を、講師のこれまでの経験や知見を活かして判りやすく解説いたします。

本セミナーでは、加速度データから生体信号までと多様な形状を有する時系列データを対象に、現場に基づいた即効性のある前処理の仕方や特徴抽出の方法を紹介いたします。
更に、抽出された特徴量を用いて機械学習や深層学習による異常検知や、その一歩先を行く故障予測 (残寿命予測) のためのワークフローを解説いたします。

本セミナーでは、脳波の基礎から解説し、その脳波を用いてどのような IoH (Internet of Human) 技術につながるかを解説いたします。

本セミナーでは、自動車における周辺検知、リアルタイムセンシングに向けたセンサ処理、 ミリ波レーダによる対象物認識、LiDARのカメラとのフュージョン技術について解説いたします。

本セミナーでは、脳波の基礎から解説し、その脳波を用いてどのような IoH (Internet of Human) 技術につながるかを解説いたします。

本セミナーでは、振動の基礎、正しい実験方法、正しいデータ計測・分析方法、振動低減方法・振動問題のアプローチ方法などについて、実際の計測データ・映像・写真を交え、わかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、時系列データの分析について網羅的に解説し、基礎的事項から最先端の応用までをカバーして詳解いたします。

本セミナーでは、時系列データ分析の基礎である時系列重回帰分析の基礎的な理論から解説し、自己回帰モデルなどの数理モデルを市販ソフトであるExcelで使用する方法やクラウド上にあるサービスや開発環境により機械学習を利用する方法の概要と実例を紹介いたします。

本セミナーでは、ディープラーニングの基礎から、異常検知の考え方、異常検知の問題点、異常サンプルがない場合と、少量のサンプルがある場合でのアプローチ、生成AIを用いた外観検査の現状と最新動向について解説いたします。