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本セミナーでは、様々な分野で使われるようになってきた Transformerについて、基礎となる理論と応用を解説いたします。

本セミナーでは、AIに関する基礎から、AIを活用した医療機器開発プロセス、AI医療機器の業界構造、技術動向について、実際にAI医療機器の開発に携わる講師の経験を基に解説いたします。

運転支援システムから更に発展した自動運転を迎えるにあたり、走行環境を認識するためのセンシング技術は、より高い性能が求められ、ますます重要になります。
本セミナーでは、単独のセンシングを補間するセンサフュージョン技術を、画像処理技術と関連しながら解説します。

本セミナーでは、最初に画像の前処理・特徴量抽出手法について紹介した後、機械学習や深層学習による画像認識システムについて、プログラミング言語Pythonによるプログラム例とともに紹介いたします。
また、画像認識システムのサンプルプログラムを紹介するとともに、システム構築にあたっての注意点について解説いたします。

本セミナーでは、ミリ波レーダ技術の基礎とADAS向けセンサとしての応用動向を解説いたします。

本セミナーでは、Pythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) 、医薬品開発への応用について詳解いたします。

本セミナーでは、Python Imaging Library (PIL) 、Scikit Image、OpenCV、PyTorchなどの高性能モジュールライブラリを使い、機械学習や最適化を含めてアルゴリズムの原理の説明とプログラム例を並行して提示することで、コンピュータビジョン技術と実装について理解を深めていただきます。

本セミナーでは、3次元空間情報に関するデータ形式の1つである3次元点群を効率良く処理し、それを活用する情報処理の基本技法について、実例を挙げながら具体的に解説いたします。

本セミナーでは、デプス・センシング・アルゴリズムの基礎から、それを用いた非接触生体センシングの動作原理、ヒューマン・ヘルスケア関連アプリケーションへの展開について、次世代デバイスHololensのデモを交えて解説いたします。

本セミナーでは、近接分離最適化について基礎から解説し、応用例とサンプルコード (MATLAB) を紹介しながら、詳細な理論に立ち入ることなく、近接分離最適化を使いこなすためのポイントを解説いたします。

本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。