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本セミナーでは、人工知能技術・機械学習について基礎から解説し、化学における人工知能技術・機械学習の適用および事例を解説いたします。

本セミナーでは、ベイズ統計学について基礎からわかりやすく解説し、一般的な統計学との違い、ベイズ統計学の使いどころがわかる事例も紹介いたします。

本セミナーでは、動作するロボットへの応用に関連する運動計画・地図生成・パターン認識・機械学習・強化学習等の諸技術の概略を解説し、ロボットの自律化に関連する技術・研究動向について解説いたします。

本セミナーでは、現在の自動運転自動車のセンシングに欠かせないセンサとなっているLiDARを一例として取り上げ、自動運転自動車周囲に存在している移動物体の運動推定手法を題材とした状態推定アルゴリズムの解説を行います。
また、金沢大学の実装例を交えて解その他の自動運転全般の技術の概要についても解説いたします。

本セミナーでは、機械学習・ディープラーニングを概観・整理した後、時系列データの分析手法を概観し、実践のポイントを解説いたします。
また、処理の違いにより、結果に対してどの程度の際が生まれるかを実験、説明いたします。

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。

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、自社の課題に有効な手法を選択・活用できるようになることを主眼に、異常診断技術の本質や考え方、異常診断に活用される機械学習手法とMTシステムの基礎と応用、異常診断技術の適用事例などを解説いたします。

本セミナーでは、統計的方法の種類やサンプルサイズの設定等、現場で使えるバリデーションの考え方、やり方を事例を交えて解説いたします。

本セミナーでは、最近の技術的基盤となっているTransformerとBERTの基本的な考え方を理解することを目標に、深層学習の初歩的な内容からの主要な技術とその自然言語処理への応用について概説いたします。