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
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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。
本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。
本セミナーでは、医療ビッグデータ/リアルワールドデータを用いるための医薬品研究や臨床研究を実施するためのデータマイニングおよびデータモデリングについて解説いたします。
レセプトデータや健診データなどのリアルワールドデータの種類やその内容について解説し、実際の事例を紹介しながらデータを扱う上での問題点や個人情報保護などの法的コンプライアンスをふまえた注意点についても解説いたします。
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。
本セミナーでは、代表的なマイコンボードであるRaspberryPiを例に、既存設備にデータ収集と分析機能を追加する方法を紹介いたします。
また、実際に起きた注意点と対策、収集したデータを分析する手法について具体的なツールやサービスを例にあげながらその利用方法などを紹介いたします。
本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説し、重回帰分析、主成分分析、分散分析 (ANOVA) 、クラスター分析など代表的な手法について解説いたします。
ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。
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。
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。
本セミナーでは、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) 、医薬品開発への応用について詳解いたします。
本セミナーでは、画像処理プログラミングの基本、およびオープンソースの画像処理ライブラリであるOpenCVの導入から基礎について解説します。
本セミナーでは、Python Imaging Library (PIL) 、Scikit Image、OpenCV、PyTorchなどの高性能モジュールライブラリを使い、機械学習や最適化を含めてアルゴリズムの原理の説明とプログラム例を並行して提示することで、コンピュータビジョン技術と実装について理解を深めていただきます。
本セミナーでは、Pythonを用いた科学技術計算について、主に機械学習に関する事項に焦点をあて、デモを交えて解説いたします。
本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。
本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。
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。
本セミナーでは、特許調査の実務について基礎から解説し、機械学習による特許調査をデモを交えて解説いたします。
本セミナーでは、近年のAIの主流である機械学習・深層学習の基礎を理解し、業務活用に向けた問題設計が行えるようになることを目指します。
また、Pythonの機械学習ライブラリを用いた実装例を紹介し、簡単なプロトタイプが作れるようになることを目指します。
本セミナーでは、画像処理プログラミングの基本、およびオープンソースの画像処理ライブラリであるOpenCVの導入から基礎について解説します。