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本セミナーでは、生体信号を計測する技術と、その医療・ヘルスケア応用について紹介いたします。

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、研究開発プロセスへのアジャイル導入とその効果をわかりやすく解説いたします。

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、ケモインフォマティクスの基礎である、化合物の表記方法、分子フィンガープリント、分子記述子、化合物検索、化合物データベース構築について、プログラミング言語Pythonと、Pythonのケモインフォマティクス用ライブラリーであるRDKitを用いて、実践的内容を解説いたします。

本セミナーでは、画像認識や推薦システム、交通量予測、化合物分類など様々な応用に期待され、また、COVID-19におけるウィルスの構造解析や感染予測のモデルにも応用されたグラフニューラルネットワークについて取り上げ、グラフニューラルネットワークの基礎から応用事例、実装方法など最新情報を解説いたします。

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。

本セミナーでは、ベイズ統計学について基礎からわかりやすく解説し、一般的な統計学との違い、ベイズ統計学の使いどころがわかる事例も紹介いたします。

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。