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ニューラルネットワークのセミナー・研修・出版物

TensorFlowで始めるAI導入とビジネス活用

2018年9月11日(火) 10時30分16時30分
東京都 開催

 今やAI技術の主流となっているディープラーニングでは、ニューロンの働きを疑似的に多重化したニューラルネットワークを利用しています。
 本セミナーでは、AI技術の概要から始めてディープラーニングとはどのようなものなのか、そしてGoogle社のディープラーニング (深層学習) フレームワークであるTensorFlowの機能および使い方に解説を進めます。その後、TensorFlow の稼働環境を構築して、稼働環境上でのサンプル実行とサンプル内容の解説へと進めていき、TensorFlow のディープラーニングを実現するコード記述スタイルが理解できるようにしていきます。

製造業におけるニューラルネットワークモデル(超回帰モデル) を併用した非線形実験計画法

2018年8月28日(火) 10時00分17時00分
東京都 開催

 実験計画法は、少ない実験回数で多くの構成要素が関係する現象の解析が可能です。その解析方法を使うと、本来、数千通りの実験が必要な場合でも、数十通りの実験回数で、構成要素間の最適な組合せ (因子ごとの最適条件) を見つけることが可能です。
 しかしながら、解析の前提として構成要素の組合せ効果が線形モデル (構成要素の影響が足し算で構成された単純なモデル) に基づくことを前提にしており、構成要素が複雑に絡みあう製造業の開発では、最適条件の推定が外れることが多々ありました。
 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。
 実験計画法の導入を考えている初学者の方、これまで実験計画法や品質工学 (タグチメソッド) を使ったが上手く行かなかったという方々に、具体的な解決策を詳細に説明します。

Deep Learning (ディープラーニング) を活用した画像認識

2018年8月27日(月) 10時00分17時00分
東京都 開催

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。

Pythonを使った時系列データ分析

2018年8月27日(月) 10時00分17時00分
東京都 開催

 本セミナーでは、時系列データを対象にし、データの個性を定量化する統計的指標や、数式として表現する時系列モデルを多数紹介いたします。更に、応用として「将来予測」や「異常検知」に着眼し、より高度な機械学習モデルを取り入れつつ、実務への応用をサポートいたします。

進化的機械学習とその応用

2018年7月26日(木) 10時30分16時30分
東京都 開催

本セミナーでは、進化的機械学習による機械知能の構築と応用について詳解いたします。

センサフュージョンによる周辺環境認識と完全自動運転への応用

2018年7月5日(木) 10時30分16時00分
東京都 開催

本セミナーでは、歩行者検出、外界認識、膨大な演算量の処理など、自動車への人工知能応用の最新動向について解説いたします。

時系列データ分析の基礎とPython, Rを用いた実務への応用

2018年6月29日(金) 10時30分16時30分
東京都 開催

本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。

次世代機械学習の基礎技術である進化計算法超入門

2018年6月12日(火) 10時30分16時30分
東京都 開催

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。

エンジニアリングのための導入事例で学ぶ、技術課題解決手段として人工知能 (AI) 活用法

2018年6月8日(金) 10時00分17時00分
東京都 開催

本セミナーでは、エンジニアリングに適した人工知能技術であるニューラルネットワークモデルとMTシステムに関して、製造業における具体的な事例を用いて解説いたします。

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