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本セミナーでは、機械学習の考え方・種類・特徴・基礎手法・ディープラーニングの原理・特徴・課題など、基礎から産業応用までをやさしく解説いたします。

本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説します。センシング、制御、あるいは機械学習などのAI の分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。できれば、古典制御や現代制御、確率過程などの知識をお持ちの方が望ましいですが、高等学校の数学の知識があれば、本セミナーを理解できるようにお話ししたいと考えています。
本セミナーでは、まず、線形カルマンフィルタのアルゴリズムを紹介し、数値例を通してカルマンフィルタの仕組みについて学習します。
つづいて、非線形カルマンフィルタの考え方を簡単に述べます。最後に、カルマンフィルタを利用する上で重要である時系列データのモデリングについてもお話しします。

本セミナーでは、完全自動運転に向けた周辺環境認識の要点と反射光、積雪対策について解説いたします。

本セミナーでは、実験計画法の原理と問題点の解説を行い、その問題点を補うために人工知能の一種であるニューラルネットワークモデル (超回帰モデル) を併用した製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

本セミナーでは、まずウェアラブルセンサと機械学習による人間の心理状態の予測・推定の有用性と必要性について触れ、これらを導入し、活用するための留意点について解説するとともに、質疑応答を通して理解を深めます。
その上で、感情が喚起したさいの生体信号の変化や認知的負荷時の動作の変化について解説し、動作と生体信号、認知的負荷の関係についての理解を深めます.また実例を交えて、機械学習を解説し、理解を深めます。
本セミナーを受講することで、ウェアラブルバイタルセンサやモーションセンサを用いたココロの可視化や機械学習を活用したインテリジェント製品の開発に役立ちます。