技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、本格化が見込まれるLiDARの基礎からセンサー選定、操作方法などを先行メーカーの開発事例とともに解説いたします。
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、ニューラルネットワークに基づく制御、データ拡張、転移学習、可視化技術の動向を詳解いたします。
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、基礎的な解説を行った上で、製造業における具体的な事例を用いて応用ノウハウを解説いたします。
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、基礎的な解説を行った上で、製造業における具体的な事例を用いて応用ノウハウを解説いたします。
本セミナーでは、実環境での雑音の種類から話をスタートし、ディジタル信号処理において、それぞれの雑音に対して、どのような対処策があるかを詳細に説明いたします。
具体的なアルゴリズムを提示し、結果を確認しながら解説しますが、雑音の性質に応じた各種フィルタリング技術から、時変性がある従来対処困難とされていた雑音に対しても有効に働く、フレーム内処理方法やディープニューラルネットワークの利用までをカバーします。
最先端のWave-U-Netやその改善方法なども説明いたします。
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。
本セミナーでは、AIチップの簡単な原理から実装のためのポイント、Edge AIチップの特性や最新の研究動向まで解説いたします。
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、実環境での雑音の種類から話をスタートし、ディジタル信号処理において、それぞれの雑音に対して、どのような対処策があるかを詳細に説明いたします。
具体的なアルゴリズムを提示し、結果を確認しながら解説しますが、雑音の性質に応じた各種フィルタリング技術から、時変性がある従来対処困難とされていた雑音に対しても有効に働く、フレーム内処理方法やディープニューラルネットワークの利用までをカバーします。
最先端のWave-U-Netやその改善方法なども説明いたします。
本セミナーでは、データの使い方の基礎から、いま人工知能で話題となっているディープラーニングまで、基本的な考え方と手法の原理を解説いたします。
本セミナーでは、ディジタル信号処理の基礎から、音の特徴量の求め方までを平易に解説いたします。
また、故障検知への利用および故障予知への発展の方法へのアプローチを紹介いたします。
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、従来の実験計画法に、AIの解析技法を取り入れた「革新的実験計画法」について説明いたします。
この革新的実験計画法により、必要最小限の実験データから、機能やコストなど、相反するような複数の目的変数を同時に満たす、革新的な解を探索することが可能となります。
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。