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本セミナーでは実環境における各種のロバストな音声認識・話者認識技術の基本原理や利点・欠点を解説し、それらの産業応用の最新動向を解説いたします。

本セミナーでは、画像認識・パターン認識の基礎から解説し、画像・映像の高速検索、応用として車載カメラでの認識について詳解いたします。

本セミナーでは、現在、画像・音声の研究領域で大きな関心を集めている「ディープラーニング」について基礎から解説し、ロボットの環境認識と行動学習への応用事例を具体的に紹介いたします。

本セミナーでは、線形カルマンフィルタ、非線形カルマンフィルタについて解説し、カルマンフィルタの応用、カルマンフィルタを利用する際のポイントについて詳解いたします。

本セミナーでは、カルマンフィルタを主に、状態推定アルゴリズムを解説し、自動車の自動運転への今後の展開を考えます。

本セミナーでは、ニューラルネットワークに関する基礎から、代表的なニューラルネットワーク、学習アルゴリズム、そして、最新の研究成果である自然言語処理、質問応答システムの応用、最後に、最新の研究動向である深層学習 (Deep Learning) について解説いたします。

本セミナーでは、線形カルマンフィルタ、非線形カルマンフィルタについて解説し、カルマンフィルタの応用、カルマンフィルタを利用する際のポイントについて詳解いたします。

本セミナーでは、パターン認識の基礎から解説し、 SVM の基礎、 SVM の応用例について詳解いたします。

本セミナーでは、パターン識別・機械学習手法について、基礎から解説いたします。
また、特徴からカテゴリへ識別する手法について解説いたします。