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
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
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、深層学習と自然言語処理を組み合わせ、自社にある日本語テキストデータをAIに学習させることで、独自のチャットボットの開発、構築方法を解説いたします。
本セミナーでは、機械学習、ディープラーニングの基本から異常検知の具体例まで数式を極力使わず、実践で使えることを第一に考えて解説いたします。
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説明いたします。
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。
本セミナーでは、機械学習の性能を引き出すための様々なデータに対する前処理の考え方と具体的方法について理解を深めるとともに、AIを有効に活用するための特徴量エンジニアリングの基礎について習得していただきます。
本セミナーでは、機械学習の概論や、機械学習に必要な数学の知識から始まり、機械学習の基本的な手法、産業応用の事例などを網羅して説明いたします。
本セミナーでは、確率の基本からベイズモデリングの最前線までを単純なデータを使った実演や具体的な応用事例紹介を通じて、ベイズモデリングに基づく機械学習の全体像を理解することができます。
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、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、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、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。
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、最近の技術的基盤となっているTransformerとBERTの基本的な考え方を理解することを目標に、深層学習の初歩的な内容からの主要な技術とその自然言語処理への応用について概説いたします。
本セミナーでは、深層学習で広く用いられている代表的な学習アルゴリズムについてわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、製造加工業の中でも特に品質検査 (表面・外観検査) 、故障診断と欠陥予知という三つの分野に応用した最新鋭のディープラーニング技術を紹介いたします。
応用事例を取り上げながら、解析手法の原理、解析手法の解析プロセス詳細、検証結果という流れで、説明と議論を重ねて展開いたします。
本セミナーは、データサイエンスの基礎であるデータの取り扱いからディープラーニングの応用まで、全体像を1日で把握して仕事に役立てることができることを目的としています。
本セミナーでは、機械学習を効果的に活用するための基礎から応用までをやさしく解説いたします。