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高速信号処理への対応や少量データでも学習可能といった利点を有し、近年注目されているリザバーコンピューティング (RC) 。
本セミナーでは、リザバーコンピューティングの原理・特徴、物理RCの動作原理・ソフトウエアベースとの違い、物理RCの種類、物理RCの基礎研究 (光学、機能性材料や電子デバイスを用いたコンピューティング) と応用に近い研究の具体例、社会実装に向けた応用 (音声・画像認識、無線通信要素技術、個人医療等) と技術課題、今後の展望までを解説いたします。

本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。

本セミナーでは、IoTの技術要素を解説すると共に、これらの適用例について具体的な事例を中心に紹介いたします。

本セミナーでは、AI技術の基礎知識・応用ノウハウ、製造業で実績があり簡便に使えるノウハウ、Excelのように簡単に使える人工知能構築ツール・アルゴリズム、仮想検査の構築方法、異常検出技術を活用した検査システム、製造業における人工知能を使いこなすノウハウについて、豊富な経験に基づき実践的に分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、強化学習について基礎から解説し、ロボットなどの機械制御への応用が特に期待される最新の強化学習アルゴリズムや、応用の際に悩みの種となりやすい報酬の設計指針や対処法について実際の応用事例と合わせて紹介いたします。

本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。

高い精度と低い計算コストの両方を備え、物性研究に革新をもたらすと注目されている機械学習原子間ポテンシャル。
本セミナーでは、機械学習原子間ポテンシャルの理論的背景・利点・種類といった基礎から、学習データの生成やコスト関数の設計といった構築方法、具体的な応用事例、最新技術、現状の課題と今後の展望などについて解説いたします。

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手がけたAI外観検査の取り組みを紹介いたします。
活動事例を通じて得られた、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の知見を解説いたします。

本セミナーでは、AI画像認識プロジェクトの進め方、画像情報の集め方、品質保証への対応、具体的なAI画像認識システムの開発例に関する知見について、製造現場での導入実績やAI外観検査の実例を踏まえ、実践的にわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、データ駆動科学の基礎から解説し、ベイズ推定・スパースモデリングのデータ解析への適用、ベイズ推定とスパースモデリングの使い方について詳解いたします。

本セミナーでは、ノイズ除去などの基本的な画像処理から機械学習・Deep Learningを応用したフィラー領域抽出まで、具体的なコードを交えた実演形式で解説いたします。

本セミナーでは、タンパク質の基礎から解説し、タンパク質のフォールディング反応過程の理論的予測法や、タンパク質の安定性・可溶性を向上させる手法等についても解説いたします。

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。