技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
車載機器のセミナー・研修・出版物
ドライバ状態モニタリング / センシング技術と統計処理・機械学習の活用
2019年4月22日(月) 11時00分
～
16時30分
東京都 開催
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。
次世代自動車における熱マネジメント技術
2019年4月15日(月) 12時30分
～
16時30分
東京都 開催
本セミナーでは、駆動方式の変遷や今話題の48V化の動向をおさえながら、次世代車に求められる空調システム・熱マネジメントについて詳解いたします。
電波吸収体、電磁遮蔽材/透過材の考え方、設計法入門
2019年4月10日(水) 12時30分
～
16時30分
愛知県 開催
本セミナーでは、電波吸収体、シールド材料の具体的用途や市場を分かりやすく解説いたします。
また、低周波数帯からミリ波帯までのEMC対策を分かりやすく解説いたします。
車載用イメージセンサ・カメラの業界・技術動向と用途展開
2019年3月12日(火) 13時30分
～
16時30分
東京都 開催
本セミナーでは、自動車の業界動向、車載用イメージセンサ・カメラの市場・業界・技術動向について解説いたします。
さらに、IoT社会に向けた市場動向などについても解説いたします。
AEC-Q100やJEITA ED-4708を中心とした車載用半導体信頼性認定ガイドライン
2019年3月6日(水) 10時30分
～
16時30分
東京都 開催
本セミナーでは、AEC-Q100に準拠した試験を実施する場合の留意点と、問題点、対応方法について概説いたします。
また、TS16949, VDA6.3等、規格の車載用集積回路認定ガイドラインの動向と、各種信頼性試験の必要性と問題点について詳解いたします。
車載電子機器の放熱、封止技術
2019年2月21日(木) 10時30分
～
16時30分
東京都 開催
本セミナーでは、センサ・アクチュエータ・ECU・インバータなどの車載機器・車載部品の信頼性を確保する手段を、実例を交え解説いたします。
車載電子部品の信頼性要求と市場故障低減のための信頼性作り込み
2019年1月25日(金) 10時00分
～
17時00分
東京都 開催
本セミナーでは、車載用電子部品・電子機器の信頼性について基礎から解説し、電子部品の故障メカニズム・評価・解析手法を詳説いたします。
ホログラム技術の基礎と車載用ヘッドアップディスプレイへの応用と課題
2019年1月22日(火) 13時00分
～
16時30分
東京都 開催
本セミナーでは、ホログラフィ技術の基本原理、記録材料および特に最近、エレクトロニクスメーカーを中心に実用化研究が盛んである車載用ヘッドアップディスプレイへの応用の可能性、および技術課題と今後の展望について詳細に解説いたします。
車載機器・部品の信頼性向上を実現する放熱・耐熱技術
2019年1月16日(水) 10時30分
～
16時30分
東京都 開催
本セミナーでは、センサ・アクチュエータ・ECU・インバータなどの車載機器・車載部品の信頼性を確保する手段を、放熱・耐熱の観点から実例を交え解説いたします。
電波吸収体・遮蔽材 (シールド) の考え方と設計および応用/市場動向
2018年12月21日(金) 10時00分
～
17時00分
東京都 開催
本セミナーでは、電波吸収体、シールド材料の具体的用途や市場を分かりやすく解説いたします。
また、低周波数帯からミリ波帯までのEMC対策を分かりやすく解説いたします。
(車載用) ミリ波レーダ帯域の電波吸収体、および電磁遮蔽材/透過材の考え方と設計法
2018年12月12日(水) 13時00分
～
16時30分
東京都 開催
本セミナーでは、車載ミリ波レーダの普及に対応するミリ波用の電波吸収体や遮蔽材、透過材の設計・開発でおさえておきたい知識について解説いたします。
車載ディスプレイ材料の耐環境、曲面構造への対応
2018年11月29日(木) 10時30分
～
16時30分
東京都 開催
本セミナーでは、車載ディスプレイ材料を取り上げ、視認性・耐湿熱負荷など車載に特有な条件に対応する材料技術を詳説いたします。
ドライバ状態モニタリング/センシング技術と統計処理・機械学習の活用
2018年11月20日(火) 11時00分
～
16時30分
東京都 開催
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。
