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、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、できるだけ少量の学習データから有益なモデル化や利用が行える機械学習を実現するための手法について、数式やプログラムをほとんど使わずに率直かつ平易に解説いたします。
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。
本セミナーでは、実験計画法の問題点とその解決策について解説いたします。
ニューラルネットワークモデルを併用した実験計画法の進め方について解説いたします。
本セミナーでは、Pythonを用いた機械学習の基礎から解説し、性能評価、ホテリング理論、様々な異常検知法の比較について実習を通して学んでいただけます。
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。
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、次世代カメラの画像処理について最新のアルゴリズムを分かりやすく紹介し、実装プログラム、デモ等もを交えて説明いたします。
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、時系列データ分析について基礎から解説し、様々な時系列モデル、機械学習、異常検知の使い分けや予測精度を向上させる集団学習方法について詳解いたします。