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信号処理のセミナー・研修・出版物

脳波測定の基礎知識と応用

2025年4月15日(火) 13時00分2025年4月28日(月) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、脳波の基礎から解説し、その脳波を用いてどのような IoH (Internet of Human) 技術につながるかを解説いたします。

自動運転・運転支援に向けた各種センサーを用いた周辺環境認識技術

2025年4月15日(火) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、自動車における周辺検知、リアルタイムセンシングに向けたセンサ処理、 ミリ波レーダによる対象物認識、LiDARのカメラとのフュージョン技術について解説いたします。

脳波測定の基礎知識と応用

2025年3月31日(月) 13時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、脳波の基礎から解説し、その脳波を用いてどのような IoH (Internet of Human) 技術につながるかを解説いたします。

脳波計測・解析の基礎と感性評価・製品開発への応用

2025年3月31日(月) 10時30分2025年4月2日(水) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、感性や創造性のような人間の心理プロセスを理解するための強力なツールである脳波計測技術の基礎知識と実際の使用方法について解説いたします。
製品に対するユーザの感性評価や創造的思考に関わる脳波計測の具体的な研究応用事例を交えて、使える脳波計測技術を習得していただけます。

脳波計測・解析の基礎と感性評価・製品開発への応用

2025年3月26日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、感性や創造性のような人間の心理プロセスを理解するための強力なツールである脳波計測技術の基礎知識と実際の使用方法について解説いたします。
製品に対するユーザの感性評価や創造的思考に関わる脳波計測の具体的な研究応用事例を交えて、使える脳波計測技術を習得していただけます。

振動の必須基礎知識と計測技術・対策への実践的アプローチ

2025年3月26日(水) 10時00分17時00分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、振動の基礎、正しい実験方法、正しいデータ計測・分析方法、振動低減方法・振動問題のアプローチ方法などについて、実際の計測データ・映像・写真を交え、わかりやすく解説いたします。

制御のためのシステム同定理論入門

2025年3月24日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、システム同定の基礎理論について解説いたします。
特に、システム同定の初心者を対象にして、システム同定の目的からシステム同定モデル、そしてシステム同定アルゴリズムまで、システム同定の基礎となる部分とシステム同定の勘所を丁寧に解説いたします。
また、代表的なシステム同定法である最小二乗法について詳しく説明いたします。

時系列データ分析の基礎と応用

2025年3月24日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、時系列データの分析について網羅的に解説し、基礎的事項から最先端の応用までをカバーして詳解いたします。

時系列データ分析の基礎と実務への応用

2025年3月17日(月) 13時00分16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、時系列データ分析の基礎である時系列重回帰分析の基礎的な理論から解説し、自己回帰モデルなどの数理モデルを市販ソフトであるExcelで使用する方法やクラウド上にあるサービスや開発環境により機械学習を利用する方法の概要と実例を紹介いたします。

カルマンフィルタの基礎理論 (原理と計算法) と実問題への応用

2025年3月17日(月) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、カルマンフィルタについて基礎から解説し、時系列データの生成過程を数学モデルで表現し、そのモデルと観測データの両方を活用する方法について解説いたします。
また、リチウムイオン二次電池の充電率推定への応用について解説いたします。

外観検査の自動化における画像認識の基礎と生成AI活用の課題と可能性

2025年3月14日(金) 13時00分2025年3月18日(火) 17時00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基礎から、異常検知の考え方、異常検知の問題点、異常サンプルがない場合と、少量のサンプルがある場合でのアプローチ、生成AIを用いた外観検査の現状と最新動向について解説いたします。

生体情報センシングの基礎とデータ処理・活用および応用展開

2025年3月12日(水) 10時30分2025年3月14日(金) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、生体情報センシングを取り上げ、現在実用化あるいは研究開発されている各種生体センサについて、その基本構造、計測原理、データ処理手法を解説し、生体情報を効果的に活用して人のモニタリングや製品開発に活かせるよう、生体情報を如何に活用することができるのかを具体的な事例をもとに説明し、多様な分野での応用事例を紹介いたします。

Pythonプログラムにおける高速化と大容量データの扱い

2025年3月11日(火) 13時00分2025年3月13日(木) 15時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、Pythonプログラムについて取り上げ、コーディングの基本から、Hadoop/Spark等の活用まで、高速化、大容量データの扱いの基本を解説いたします。

外観検査の自動化における画像認識の基礎と生成AI活用の課題と可能性

2025年3月10日(月) 13時00分17時00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基礎から、異常検知の考え方、異常検知の問題点、異常サンプルがない場合と、少量のサンプルがある場合でのアプローチ、生成AIを用いた外観検査の現状と最新動向について解説いたします。

スペクトル・イメージデータへの機械学習の応用

2025年3月7日(金) 13時00分16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、データの構造と機械学習に適したデータの変換方法から、Pythonを使った教師なし学習による特徴抽出、教師あり機械学習を用いた目的の情報をデータから引き出す方法を解説いたします。

自動運転用各センサの特徴・役割とセンサフュージョンの最新動向

2025年3月7日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、各社の従来ADASセンサの特性と、レベル3以上用として発表されている各社最新の自動運転センサ状況を紹介しながら、従来センサとLiDARの技術を解説し、これらセンサを組み合わせるセンサフュージョン技術の基礎から応用、今後の技術動向を説明いたします。

自己位置推定・環境地図作成のためのコンピュータビジョン・画像処理

2025年3月7日(金) 10時00分16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、3次元的な自己位置推定・環境地図作成のためのコンピュータビジョン技術を基礎から解説いたします。
具体的には特徴点マッチングや画像検索等の画像処理技術及びカメラの透視投影モデル、三角測量、バンドル調整等のコンピュータビジョン技術を説明いたします。
その後、写真測量の基盤となるSfMやMVS、オンライン自己位置推定技術であるVisual SLAM、さらには近年注目されているディープラーニングに基づく環境地図作成技術のNeRFを説明いたします。

Pythonプログラムにおける高速化と大容量データの扱い

2025年3月5日(水) 13時00分15時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、Pythonプログラムについて取り上げ、コーディングの基本から、Hadoop/Spark等の活用まで、高速化、大容量データの扱いの基本を解説いたします。

生体情報センシングの基礎とデータ処理・活用および応用展開

2025年3月5日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、生体情報センシングを取り上げ、現在実用化あるいは研究開発されている各種生体センサについて、その基本構造、計測原理、データ処理手法を解説し、生体情報を効果的に活用して人のモニタリングや製品開発に活かせるよう、生体情報を如何に活用することができるのかを具体的な事例をもとに説明し、多様な分野での応用事例を紹介いたします。

ライトフィールドカメラ/ライトフィールドディスプレイの基礎と最新技術動向

2025年2月28日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、ライトフィールドの基本的な考え方から、理論的背景、解析方法、最新技術動向まで詳解いたします。

ヒューマンセンシングの基礎と製品・サービスへの活用法

2025年2月25日(火) 10時30分2025年2月27日(木) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、ヒューマンセンシングの基礎から実験・評価の進め方、データの解析手法を解説いたします。

CMOSイメージセンサの基礎講座

2025年2月21日(金) 13時30分2025年2月24日(月) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、CMOSイメージセンサを扱う上で必要な普遍的な基礎技術を解説いたします。
また、イメージセンサ独特の性能とその評価技術についても解説いたします。

音による故障検知および故障予知

2025年2月20日(木) 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。

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