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

Deep Learningのセミナー・研修・出版物

ディープラーニングの基礎と実践

2022年4月25日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

Pythonによる機械学習プログラミング入門

2022年4月20日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習プログラミングの基本について、具体的なPythonプログラムの事例を通して紹介いたします。
また、Google Colaboratoryを利用して、お手元のコンピュータ上でPythonプログラムを動作させることで、 プログラミング実習を体験いただきます。

少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用

2022年4月15日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、データが少ない場合に人間の知識やシミュレーションを援用したり、逆に機械学習の結果から知識を抽出したり、さらには機械学習のために効率的なデータ取得を工夫したりといった、データ解析のための戦略について事例を交えながら紹介いたします。

音による故障検知および故障予知

2022年3月23日(水) 10時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、ディジタル信号処理の基礎から、音の特徴量の求め方までを平易に解説いたします。
また、故障検知への利用および故障予知への発展の方法へのアプローチを紹介いたします。

データサイエンスの基礎知識をマスターする

2022年3月17日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、データの使い方の基礎から、いま人工知能で話題となっているディープラーニングまで、基本的な考え方と手法の原理を解説いたします。

AI画像認識システムの基礎と応用

2022年3月14日(月) 13時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、最初に画像の前処理・特徴量抽出手法について紹介した後、機械学習や深層学習による画像認識システムについて、プログラミング言語Pythonによるプログラム例とともに紹介いたします。
また、画像認識システムのサンプルプログラムを紹介するとともに、システム構築にあたっての注意点について解説いたします。

自動車の自動運転におけるセンシング技術と移動物追跡技術

2022年3月11日(金) 10時30分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、現在の自動運転自動車のセンシングに欠かせないセンサとなっているLiDARを一例として取り上げ、自動運転自動車周囲に存在している移動物体の運動推定手法を題材とした状態推定アルゴリズムの解説を行います。
また、金沢大学の実装例を交えて解その他の自動運転全般の技術の概要についても解説いたします。

XAI (Explainable AI) 説明可能なAIの基本とその活用

2022年3月10日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、ディープラーニングとXAIの基礎から解説し、XAIを用いたディープラーニングの精度向上の検討手法、業務課題へのXAIを活用した提案について詳解いたします。

AI外観検査導入のための基礎と進め方・留意点

2022年3月9日(水) 12時30分16時30分
オンライン 開催

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。

AIの見える化&説明できるAI (XAI) の作り方と導入・運用方法

2022年3月1日(火) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、人工知能・機械学習について基礎から解説し、深層学習の問題を解決するXAIと、企業へのXAI導入について平易に解説いたします。

ディジタル信号処理による雑音・ノイズの低減 / 除去技術とその応用

2022年3月1日(火) 10時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、実環境での雑音の種類から話をスタートし、ディジタル信号処理において、それぞれの雑音に対して、どのような対処策があるかを詳細に説明いたします。
具体的なアルゴリズムを提示し、結果を確認しながら解説しますが、雑音の性質に応じた各種フィルタリング技術から、時変性がある従来対処困難とされていた雑音に対しても有効に働く、フレーム内処理方法やディープニューラルネットワークの利用までをカバーします。
最先端のWave-U-Netやその改善方法なども説明いたします。

Pythonによる機械学習ハンズオンセミナー

2022年2月25日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、初めての方でも安心してご受講いただけるようPythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく解説します。

ディープラーニングの基礎とモデル軽量化技術

2022年2月25日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、画像認識問題を題材として、まず軽量化の観点からディープラーニングの基礎を説明した後、様々な軽量化技術のテクニックを紹介いたします。
各テクニックに関しては、AI系の有力国際会議 (CVPR、ICLRなど) やプレプリントサーバ (ArXiv) に掲載されている最新技術を主に扱い、理論的な厳密さよりもイメージやコンセプト重視でわかりやすくご説明いたします。

畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識活用事例・判断根拠の理解

2022年2月22日(火) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識分野における応用事例について説明いたします。
また、畳み込みニューラルネットワークの判断根拠の視覚的説明や応用方法、実装に向けた環境やディープラーニングフレームワークについても紹介し、実践的に活用できる内容を網羅的に説明いたします。

ディープラーニングの基礎・モデル軽量化技術・最新動向

2022年2月22日(火) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、ディープラーニングのモデル軽量化技術の基礎から、各種モデル軽量化技術 (合計22手法) の狙いや仕組みを詳解いたします。

音と振動による異常検知と予兆検知の技術動向

2022年2月17日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、深層学習による時系列予測と振動からの異常検知について、基本的な手法と技術動向を解説いたします。
次に、周波数分析、再帰型・畳み込みネットワークによる特徴量化を解説いたします。
さらに、振動による異常検知について機械設備への適用事例を紹介いたします。

ディープラーニングの推論高速化に役立つモデル軽量化技術の基礎と最新動向

2022年2月8日(火) 11時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、画像認識問題を題材として、まず軽量化の観点からディープラーニングの基礎を説明した後、様々な軽量化技術のテクニックを紹介いたします。
各テクニックに関しては、AI系の有力国際会議 (CVPR、ICLRなど) やプレプリントサーバ (ArXiv) に掲載されている最新技術を主に扱い、理論的な厳密さよりもイメージやコンセプト重視でわかりやすくご説明いたします。

ベイズモデリングによる機械学習とその応用

2022年2月4日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

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具体的な応用事例を通じて、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。

Pythonによる機械学習の基礎と異常検知の実装方法

2022年2月2日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習全般に共通する基本的な概念、そして特に要望の多い異常検知の理論や実装方法を分かりやすく解説いたします。

Transformerの応用と最新技術動向

2022年1月27日(木) 11時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、様々な分野で使われるようになってきた Transformerについて、基礎となる理論と応用を解説いたします。

データサイエンスの基礎知識をマスターする

2022年1月27日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、データの使い方の基礎から、いま人工知能で話題となっているディープラーニングまで、基本的な考え方と手法の原理を解説いたします。

CNNのディープラーニングによる顔画像・人物画像認識技術の基礎と実際

2022年1月20日(木) 13時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、CNNのディープラーニングによる顔識別の仕組みや動作、効果的な学習方法、ディープラーニングで実現した最先端の識別性能や更なる精度向上方法などを、多数の顔画像を例示して分かりやすく説明いたします。

AI画像認識システムの基礎と応用

2022年1月17日(月) 13時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、最初に画像の前処理・特徴量抽出手法について紹介した後、機械学習や深層学習による画像認識システムについて、プログラミング言語Pythonによるプログラム例とともに紹介いたします。
また、画像認識システムのサンプルプログラムを紹介するとともに、システム構築にあたっての注意点について解説いたします。

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