tech-seminar.jp

本セミナーでは、機械学習・強化学習について基礎から解説し、学習エージェントと環境、アルゴリズム、深層強化学習について分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、データ分析の正しいやり方・手順を学び、自分自身で正しくデータ分析を行えるようになること、データ分析結果を正しく評価できるようになることを目指します。

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。

　製造業において機械学習を適用しようという試みは至る所で行われているが、実際の現場で有効に機械学習がうまくいっている事例はそれほど多くない。
　本セミナーでは、機械学習の得意不得意や限界を知り、使いこなすためのコツを事例を交えながら感覚がつかめるようにする。また、高品質な製品を開発する工程を短縮する最適実験計画への機械学習適用についても紹介する。

本セミナーでは、自動車への自動運転の実現に向けた、周辺認識と空間認識技術について詳解いたします。

本セミナーでは、予防安全技術の歴史やロードマップを基にして、ドライバ状態検出技術の最新研究開発動向および将来の展望について詳細に解説いたします。
また、ドライバ状態を検出するに当たって活用が期待される統計科学的手法、機械学習の手法について解説いたします。

本セミナーでは、ニューラルネットワークの基礎技術を踏まえた上で、ディープラーニングで広く用いられる畳み込みニューラルネットについても解説いたします。

本セミナーでは、機械学習を活用した材料開発事例について解説いたします。