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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、深層学習による時系列予測と振動からの異常検知について、基本的な手法と技術動向を解説いたします。
次に、周波数分析、再帰型・畳み込みネットワークによる特徴量化を解説いたします。
さらに、振動による異常検知について機械設備への適用事例を紹介いたします。

本セミナーでは、機械学習、ディープラーニングの概要を解説いたします。
また、画像 (分類) 、音 (異常検知) 、センサーデータ等、それぞれの例で解説いたしますので、それぞれがどのように取り扱われるか、注意点は何かを具体的に解説いたします。

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、画像認識と生成、音声認識、翻訳、対話システム、など多様な分野で劇的な成果をあげている深層学習 (Deep Learning) の手法について、その背景となるニューラルネットの基礎から歴史、さらに各種の学習アルゴリズムを概説いたします。

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。