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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、機械学習・自然言語処理を活用した大量の特許情報・技術文献の調査・分析手法を解説いたします。

本セミナーでは、機械学習技術を用いた計測やデータ解析の効率化と自動化により、材料の分析・評価をデジタル化することについて、基礎的な方法論と計測および解析の具体的な事例紹介により解説いたします。

本セミナーでは、AI開発の歴史、及びその最新動向、特にIoT、5Gやブロックチェーンとの融合によるAI進化の現状を説明し、AIを汎用技術と捉えた上で、そこから利益の得られる新サービスをいかに生み出すかについて考察いたします。
さらに、AIを活用した事業における有効な知財戦略、及びAI特許におけるあるべきクレーム・明細書について提案いたします。

本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。

近年、データ同化の設計開発現場での活用が期待されております。
本セミナーでは、現実世界の運用稼働条件とバーチャル空間でのシミュレーションの隔たりを低減し、解析の精度向上・不確定性の定量化・低減を実現するデータ同化技術について取り上げ、データ同化の基礎から、具体的なアルゴリズム、適用事例、さらには発展的な話題までを解説いたします。

本セミナーでは、人作業・機械作業のデータ収集ポイント/リアルタイム管理・履歴管理データの切り分け・蓄積/活用ポイントについて、製造現場の人手不足問題を解消する豊富な実践事例を交えて詳解いたします。
既存の工場にIoTやAIを導入する際の手順、効率的・効果的なレイアウト設計、センサの選び方、データ収集の仕方、分析、活用、運用のポイントについて詳解いたします。

本セミナーでは、機械学習を用いて異常状態を検出するための、種々の判別分析手法や異常検知手法を解説いたします。