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本セミナーでは、統計学・機械学習について基礎から解説し、データ活用を推進する際に必要な知識や気をつけるべきポイントについて事例を交えて詳解いたします。

AI・ロボット・研究者が協働し、効率的に最大の成果を生み出すデジタルラボラトリ (スマートラボラトリ) 。
本セミナーでは、スマートラボラトリについて基礎から解説し、その本質から、AI・ロボットを活用した研究開発の動向、研究開発現場に導入する道筋、材料研究における取り組み事例などを解説いたします。

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。続いて、代表的な非線形カルマンフィルタである拡張カルマンフィルタ (EKF) と無香料カルマンフィルタ (UKF) のアルゴリズムを説明し、非線形カルマンフィルタを用いた状態とパラメータの同時推定を導入します。また、カルマンフィルタの数値的不安定性について述べ、その問題点に対処するUD分解フィルタを導入します。さらに、カルマンフィルタの2つの応用例を紹介いたします。

本セミナーでは、効率的な材料設計やプロセス・装置設計を可能にする実験計画法について取り上げ、必要なデータ解析理論とベイズ最適化の基礎、具体的な応用例や最新の研究事例などを解説いたします。

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。

本セミナーでは、深層学習による時系列予測と振動からの異常検知について、基本的な手法と技術動向を解説いたします。
次に、周波数分析、再帰型・畳み込みネットワークによる特徴量化を解説いたします。
さらに、振動による異常検知について機械設備への適用事例を紹介いたします。

本セミナーでは、機械学習・テキストマイニングを利用した特許データの戦略的活用手法について詳解いたします。

本セミナーでは、AI特許に関連する審査基準、最新の特許の事例や係争事例を交えながら、AIに関連する事業を行う企業が知財業務を行う上で必要な特許に関する基礎的事項を、実務上の経験を踏まえて解説いたします。

本セミナーでは、最近特に必要性が注目されている「説明できるAI」について、深層学習などのブラックボックス機械学習の説明性向上、決定木などのホワイトボックス機械学習の精度向上の方法、次世代AIである進化的機械学習、企業へのAI導入を成功させるコツについて平易に解説いたします。