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

ニューラルネットワークのセミナー・研修・出版物

実習 TensorFlowで始める深層学習

2019年3月13日(水) 10時00分17時00分
東京都 開催 会場 開催

機械学習・ディープラーニングのための統計学入門

2019年3月12日(火) 13時00分17時00分
2019年3月13日(水) 10時00分16時30分
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畳み込みニューラルネットワークの基礎と応用

2019年3月8日(金) 13時00分17時00分
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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

2019年2月22日(金) 10時00分17時00分
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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。

強化学習の基礎・アルゴリズムとその応用

2019年1月30日(水) 12時30分16時30分
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本セミナーでは、強化学習の基本的な考え方から、アルゴリズムの種類と使い分け、実装のポイントについて詳しく解説いたします。

Pythonを使った時系列データ分析

2019年1月29日(火) 10時00分17時00分
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 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。

ドライバ状態のモニタリング技術と覚醒維持手法

2019年1月29日(火) 10時00分17時00分
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本セミナーでは、自動車のドライバーの「眠気、覚醒度」を検知するセンシング技術、高精度な状態推定について詳解いたします。

Deep Learning (ディープラーニング) を活用した画像認識

2019年1月18日(金) 10時00分17時00分
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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。

ディープラーニングの基礎とニューラルネットワークの学習および画像認識活用事例

2019年1月17日(木) 10時30分16時30分
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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。

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12月12日(水) 10時00分17時00分
東京都 開催 会場 開催

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。

実習 TensorFlowで始める深層学習

2018年11月30日(金) 10時00分17時00分
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車載センシングにおける距離検出と周辺認識技術

2018年11月28日(水) 10時00分17時00分
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本セミナーでは、自動車への自動運転の実現に向けた、周辺認識と空間認識技術について詳解いたします。

機械学習と深層学習による時系列モデル入門

2018年11月22日(木) 10時30分16時30分
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ニューラルネットワーク・畳み込みニューラルネットワークの基礎セミナー

2018年11月19日(月) 13時00分17時00分
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本セミナーでは、ニューラルネットワークの基礎技術を踏まえた上で、ディープラーニングで広く用いられる畳み込みニューラルネットについても解説いたします。

ディープラーニング基礎入門

2018年11月8日(木) 13時30分16時30分
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時系列データ分析の基礎とPythonを用いた実践

2018年10月26日(金) 10時30分16時30分
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本セミナーでは、Pythonを利用して時系列分析の技術や理論を基礎から学びたい方を対象に、演習を中心としたワークショップ形式で分かりやすく解説いたします。

人工知能を活用した実験計画法と最適条件の見つけ方

2018年10月25日(木) 10時00分17時00分
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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。

進化的機械学習の原理と企業での利用方法

2018年10月22日(月) 10時30分16時30分
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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。

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