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

Deep Learningのセミナー・研修・出版物

ディジタル信号処理による雑音・ノイズの低減 / 除去技術とその応用

2022年8月24日(水) 10時00分16時30分
オンライン 開催

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。

自動車の自動運転におけるセンシング技術と移動物追跡技術

2022年7月28日(木) 10時30分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、現在の自動運転自動車のセンシングに欠かせないセンサとなっているLiDARを一例として取り上げ、自動運転自動車周囲に存在している移動物体の運動推定手法を題材とした状態推定アルゴリズムの解説を行います。
また、金沢大学の実装例を交えて解その他の自動運転全般の技術の概要についても解説いたします。

Pythonで学ぶ機械学習入門セミナー

2022年7月12日(火) 10時30分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習の基本的な教師あり学習手法の考え方や理論的背景の説明とともに、Pythonを用いた簡単な例題を交えて機械学習の理解を深めます。

ディープラーニングの推論パフォーマンスを改善するモデル軽量化技術の基礎と最新動向

2022年7月11日(月) 11時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、画像認識問題を題材として、まず軽量化の観点からディープラーニングの基礎を説明した後、様々な軽量化技術のテクニックを紹介いたします。
各テクニックに関しては、AI系の有力国際会議 (CVPR、ICLRなど) やプレプリントサーバ (ArXiv) に掲載されている最新技術を主に扱い、理論的な厳密さよりもイメージやコンセプト重視でわかりやすくご説明いたします。

音による故障検知および故障予知

2022年7月6日(水) 10時00分16時30分
オンライン 開催

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。

統計解析・機械学習のためのPythonハンズオンセミナー

2022年6月30日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、初めての方でも安心してご受講いただけるようPythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく解説します。

少ない学習データでもうまくいく機械学習の適用方法と進め方とそのコツ

2022年6月30日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

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。

AIのブラックボックス解析と社内への説明方法

2022年6月29日(水) 10時30分16時15分
オンライン 開催

本セミナーでは、AIの実用化を阻むブラックボックス問題を解決する新手法について解説いたします。

機械学習を用いた画像認識技術の基礎・応用・今後の動向

2022年6月28日(火) 10時30分16時30分
オンライン 開催

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。

統計解析・機械学習のためのPythonハンズオンセミナー

2022年6月20日(月) 10時30分16時30分
2022年6月21日(火) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、初めての方でも安心してご受講いただけるようPythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく解説します。

Transformerの応用と最新技術動向

2022年6月17日(金) 11時00分17時00分
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本セミナーでは、様々な分野で使われるようになってきた Transformerについて、基礎となる理論と応用を解説いたします。

時系列データ分析の基礎と実践

2022年6月15日(水) 10時00分17時00分
オンライン 開催

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。

説明可能AI (XAI:explainable AI) の作り方とAIの業務への導入方法

2022年6月9日(木) 10時30分16時30分
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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。

ディープラーニングによる異常検知の基礎と実用化のポイント

2022年6月3日(金) 10時30分16時30分
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本セミナーでは、ディープラーニングによる異常検知について基礎から解説し、異常データが無い・少ない場合や未知の異常を検出する方法、オートエンコーダーとGANの使い分け、組み合わせ等のノウハウを詳解いたします。

機械学習の業務活用の問題設計に向けたアプローチ

2022年5月20日(金) 10時30分16時30分
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説明可能なAI (XAI) の基礎とその導入、実用化のポイント

2022年5月19日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、ディープラーニングとXAIの基礎から解説し、XAIを用いたディープラーニングの精度向上の検討手法、業務課題へのXAIを活用した提案について詳解いたします。

Pythonで学ぶ機械学習入門セミナー

2022年5月19日(木) 10時30分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習の基本的な教師あり学習手法の考え方や理論的背景の説明とともに、Pythonを用いた簡単な例題を交えて機械学習の理解を深めます。

AI画像認識システムの基礎と応用

2022年5月16日(月) 13時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、最初に画像の前処理・特徴量抽出手法について紹介した後、機械学習や深層学習による画像認識システムについて、プログラミング言語Pythonによるプログラム例とともに紹介いたします。
また、画像認識システムのサンプルプログラムを紹介するとともに、システム構築にあたっての注意点について解説いたします。

XAI (Explainable AI) AIを説明する技術と、その活用

2022年4月28日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、ディープラーニングとXAIの基礎から解説し、XAIを用いたディープラーニングの精度向上の検討手法、業務課題へのXAIを活用した提案について詳解いたします。

機械学習/Deep Learningの画像データ前処理に活用できる画像フィルタリングの基本と最新動向

2022年4月27日(水) 10時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、画像フィルタリングについて基礎から解説し、MATLABを併用して実際にアルゴリズムを提示、実行し、結果を確認しながら、解説を進めます。

材料・医薬品開発のためのデータ分析・機械学習・深層学習の応用技術

2022年4月25日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、近年注目されている、グラフニューラルネットワークの基礎と材料・医薬品開発への応用、問題点や有用性の有無について解説いたします。
「データの多様性が少ない」「予測精度よりも解釈性を重視する」等の企業の実情に沿ったデータ分析・機械学習・深層学習の応用とその注意点について講師の経験を踏まえて解説いたします。

ディープラーニングの基礎と実践

2022年4月25日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

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。

Pythonによる機械学習プログラミング入門

2022年4月20日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習プログラミングの基本について、具体的なPythonプログラムの事例を通して紹介いたします。
また、Google Colaboratoryを利用して、お手元のコンピュータ上でPythonプログラムを動作させることで、 プログラミング実習を体験いただきます。

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