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本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説します。センシング、制御、あるいは機械学習などのAI の分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。

本セミナーでは、リチウムイオン蓄電池の基本特性とモデル化手法および、カルマンフィルタを用いたリチウムイオン電池の残量推定、劣化診断、性能評価技術について解説いたします。

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、生体信号を計測する技術と、その医療・ヘルスケア応用について紹介いたします。

本セミナーでは、生体情報センシングを取り上げ、現在実用化あるいは研究開発されている各種生体センサについて、その基本構造、計測原理、データ処理手法を解説し、生体情報を効果的に活用して人のモニタリングや製品開発に活かせるよう、生体情報を如何に活用することができるのかを具体的な事例をもとに説明し、多様な分野での応用事例を紹介いたします。

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。

本セミナーは、データ分析の基礎から応用まで、原理から具体的な手法までを平易に解説いたします。
また、デジタル信号処理のテクニックや注意すべきポイントなどについても、生体信号や音声信号、振動信号、画像など、多くの具体例を交えて説明いたします。

本セミナーでは、光学系を用いた画像の撮影に関する技術から、画像認識技術の概要、一般的な画像認識処理フロー、評価方法、ディープラーニングの基礎、様々な画像認識アルゴリズム、また外観検査などへの応用に関して解説いたします。

本セミナーでは、GNSSデータとIMUセンサやSPEEDセンサとのの統合手法についてできるだけ平易に紹介いたします。
GNSSはトンネル内や高層ビルが密集した場所や、高架下では残念ながら機能しません。その意味でIMUやSPEEDセンサとのカップリングは非常に相性がよいと考えられます。

本セミナーでは、3次元的な自己位置推定・環境地図作成のためのコンピュータビジョン技術を基礎から解説いたします。
具体的には特徴点マッチングや画像検索等の画像処理技術及びカメラの透視投影モデル、三角測量、バンドル調整等のコンピュータビジョン技術を説明いたします。
その後、写真測量の基盤となるSfMやMVS、オンライン自己位置推定技術であるVisual SLAM、さらには近年注目されているディープラーニングに基づく環境地図作成技術のNeRFを説明いたします。

本セミナーでは、「感性・感情・印象」の評価・定量化・モデル化について研究事例を紹介しながら、技術としての展開の可能性を議論いたします。

本セミナーでは、脳波を活用した領域への技術的参入・ビジネス展開に向けて、脳波の仕組み、計測方法、信号解析の基本、ブレイン・マシン・インタフェースへの応用例、ビジネス展開の可能性など、脳波の基礎と応用を詳しく解説いたします。

本セミナーでは、最近注目されているDeep Learning (ディープラーニング) について、基礎的なところから応用事例まで解説いたします。