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本セミナーでは、様々なEMC問題へ機械学習・深層学習を活用する方法に関して、基本的な考え方や実践的な応用事例に触れて解説いたします。

本セミナーでは、光学系を用いた画像の撮影に関する技術から、画像認識技術の概要、一般的な画像認識処理フロー、評価方法、ディープラーニングの基礎、様々な画像認識アルゴリズム、また外観検査などへの応用に関して解説いたします。

本セミナーでは、AIモデルのコンパクト化に関する技術について基礎から解説し、AIモデルの動向、蒸留、量子化、枝刈りによるコンパクト化技術を詳解いたします。

本セミナーでは、AIモデルのコンパクト化に関する技術について基礎から解説し、AIモデルの動向、蒸留、量子化、枝刈りによるコンパクト化技術を詳解いたします。

本セミナーでは、確率の基本からベイズモデリングの最前線までを単純なデータを使った実演や具体的な応用事例紹介を通じて、ベイズモデリングに基づく機械学習の全体像を理解することができます。

高速信号処理への対応や少量データでも学習可能といった利点を有し、近年注目されているリザバーコンピューティング (RC) 。
本セミナーでは、リザバーコンピューティングの原理・特徴、物理RCの動作原理・ソフトウエアベースとの違い、物理RCの種類、物理RCの基礎研究 (光学、機能性材料や電子デバイスを用いたコンピューティング) と応用に近い研究の具体例、社会実装に向けた応用 (音声・画像認識、無線通信要素技術、個人医療等) と技術課題、今後の展望までを解説いたします。

本セミナーでは、中小製造現場でいくつかの導入実績をあげた講師が手がけたAI外観検査の取り組みを紹介いたします。
活動事例を通じて得られた、AI外観検査の導入プロジェクトの進め方から学習データの質と量の課題、学習を意識した画像情報の集め方、品質保証への対応までの知見を解説いたします。

本セミナーでは、タンパク質の基礎から解説し、タンパク質のフォールディング反応過程の理論的予測法や、タンパク質の安定性・可溶性を向上させる手法等についても解説いたします。

本セミナーは、異常検知のための前処理と特徴抽出、識別モデルによる外れ値検知、生成AIによる異常検知について、基礎から実践まで分かりやすく解説いたします。
Google Colabを使用して、PyCaretやPyODを利用した異常検知プログラムを動かすハンズオンセッションを行います。

本セミナーは、異常検知のための前処理と特徴抽出、識別モデルによる外れ値検知、生成AIによる異常検知について、基礎から実践まで分かりやすく解説いたします。
Google Colabを使用して、PyCaretやPyODを利用した異常検知プログラムを動かすハンズオンセッションを行います。

本セミナーでは、確率の基本からベイズモデリングの最前線までを単純なデータを使った実演や具体的な応用事例紹介を通じて、ベイズモデリングに基づく機械学習の全体像を理解することができます。

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。

本セミナーでは、確率の基本からベイズモデリングの最前線までを単純なデータを使った実演や具体的な応用事例紹介を通じて、ベイズモデリングに基づく機械学習の全体像を理解することができます。