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、ベイズ統計及びベイズモデリングの基本的な考え方を多くの例を交えて解説いたします。
また、最近話題のベイズ分析ツールRStanなどの基礎となるアルゴリズム (マルコフ連鎖モンテカルロ法)を取り上げ、ベイズ統計の各モデリング手法、RStanによるデータ分析の実践例を示します。
本セミナーでは、脳波を活用した領域への技術的参入・ビジネス展開に向けて、脳波の仕組み、計測方法、信号解析の基本、ブレイン・マシン・インタフェースへの応用例、ビジネス展開の可能性など、脳波の基礎と応用を詳しく解説いたします。
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。
本セミナーでは、自社でAIを開発するためのAIの基礎から解説し、画像認識AIの開発プロセス、実装での留意点、画像データからの特徴量抽出のポイントや、サンプルデータが少量だったときの工夫など、 モデル構築での問題解決のヒントを数多く提供いたします。
本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説し、多変量解析の考え方と活用するためのポイントを解説いたします。
本セミナーでは、生成AIを組み合わた少量データでの機械学習モデルの構築、最適なパラメータ、データ収集の留意点、スパースデータの防止策について詳解いたします。
本セミナーでは、生成AI・人工知能を活用したアイデア創出、テーマ発掘を取り上げ、事業アイディア創出に必要なプロンプト (=問い) の設計および、AIを活用した「日本にまだ無い」アイディアの見つけ方、事業展開の仕方について解説いたします。
本セミナーでは、機械学習を実務に活用するための手法について、基礎から解説いたします。
本セミナーでは、音を使った故障検知について取り上げ、取得した「音」を設備機械の故障検知、故障予知に応用するための手法とポイントを解説いたします。
本セミナーでは、エンジニアリングに適した人工知能技術であるニューラルネットワークモデルとMTシステムに関して、基礎的な解説を行った上で、製造業における具体的な事例を用いて応用ノウハウを解説いたします。
本セミナーでは、脳波を活用した領域への技術的参入・ビジネス展開に向けて、脳波の仕組み、計測方法、信号解析の基本、ブレイン・マシン・インタフェースへの応用例、ビジネス展開の可能性など、脳波の基礎と応用を詳しく解説いたします。
本セミナーでは、中小製造現場でいくつかの導入実績をあげた講師が、自身が手がけたAI外観検査の取り組みを紹介。活動事例を通じて、AI外観検査の導入プロジェクトの進め方から学習データの質と量の課題、学習を意識した画像情報の集め方、品質保証への対応までを解説いたします。
本セミナーでは、深層学習法の原理と応用について、発明者である講師が紹介いたします。
本セミナーは、浸透学習法に特化した日本初のセミナーとなっております。
本セミナーでは、エンジニアリングに適した人工知能技術であるニューラルネットワークモデルとMTシステムに関して、基礎的な解説を行った上で、製造業における具体的な事例を用いて応用ノウハウを解説いたします。
本セミナーでは、実験科学者である講師らの研究グループで行った、小規模データへの機械学習の効果的活用によるマテリアルズインフォマティクスの研究事例について紹介いたします。
本セミナーは、データサイエンスについて取り上げ、データサイエンスの基礎から解説し、データサイエンスの疑問に対する回答を試みます。
本セミナーでは、タグチメソッドで推奨される動特性のSN 比を用いたL18 実験モデルをPythonを利用してプログラミングし、要因効果図の作成までを目標といたします。
本セミナーでは、中小製造現場でいくつかの導入実績をあげた講師が、自身が手がけたAI外観検査の取り組みを紹介。活動事例を通じて、AI外観検査の導入プロジェクトの進め方から学習データの質と量の課題、学習を意識した画像情報の集め方、品質保証への対応までを解説いたします。
本セミナーは、データ分析の基礎から応用まで、原理から具体的な手法までを平易に解説いたします。
また、デジタル信号処理のテクニックや注意すべきポイントなどについても、生体信号や音声信号、振動信号、画像など、多くの具体例を交えて説明いたします。
材料研究において大きな障壁となる「スモールデータ問題」。
本セミナーでは、その壁を乗り越えるためのデータ科学の方法論や実験・シミュレーションデータの統合解析について、様々な事例を含め、マテリアルズ・インフォマティクスの基礎から解説いたします。