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本セミナーでは、難解な数式を用いずに、具体的なデータや図表を使って実験計画法の基礎から解説いたします。

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、カルマンフィルタや機械学習を学ぶために必要な数学に焦点を絞って解説いたします。

本セミナーでは、分析能パラメータ、分析法バリデーションに必要な統計の基礎、分析バリデーションの実施例、分析能パラメータの基準値設定の考え方について分かりやすく解説致します。

本セミナーでは、データの信頼性をどのように確保・保証するか、演習を交えつつ、様々な実際的局面での不確かさの理解とその評価方法を身につけていただきます。

本セミナーでは、時系列データを対象にし、データの個性を定量化する統計的指標や、数式として表現する時系列モデルを多数紹介いたします。
更に、応用として「将来予測」や「異常検知」に着眼し、より高度な機械学習モデルを取り入れつつ、実務への応用をサポートいたします。

本セミナーでは、総括報告書やCTD等作成に必要となる統計について、多くの事例を交えて、統計手法の原理や考え方、解析結果の解釈の仕方を解説いたします。

本セミナーでは機械学習について基礎から解説し、入門から最先端技術までの一通りの道筋を解説いたします。

本セミナーでは、カルマンフィルタの実践的な応用法を解説いたします。

本セミナーでは、数式を一切使わず、機械学習の現場での活用をモットーに、Pythonの演習を通じて機械学習を学習します。

本セミナーでは、カルマンフィルタについて基礎から、できるだけわかりやすく解説いたします。
また、センシング、制御、機械学習など、カルマンフィルタの実践的な応用法を解説いたします。