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
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
本セミナーでは、ブレインテックの最新の市場・活用動向、技術課題、脳計測の手法や分析の概要、今後の展望について解説いたします。
本セミナーでは、まず、線形カルマンフィルタのアルゴリズムを紹介し、数値例を通してカルマンフィルタの仕組みについて学習します。続いて、代表的な非線形カルマンフィルタである拡張カルマンフィルタ (EKF) と無香料カルマンフィルタ (UKF) のアルゴリズムを説明し、非線形カルマンフィルタを用いた状態とパラメータの同時推定を導入します。また、カルマンフィルタの数値的不安定性について述べ、その問題点に対処するUD分解フィルタを導入します。さらに、カルマンフィルタの2つの応用例を紹介いたします。
ウェアラブル機器の発展により生体情報の活用の価値が高まっております。
本セミナーでは、ストレス・感情・身体状態など生体情報の計測、データの処理等、生体情報センシングの基礎から解説いたします。
また、生体情報センシングの最新トレンド・製品応用へのポイントについても解説いたします。
本セミナーでは、コミュニケーション中に人が表出する言語・非言語マルチモーダル情報 (言語・音声・視線・姿勢・ジェスチャ・生体情報など) を統合的に処理することによって、その人の行動や感情、態度、個性といった内面状態を推定する技術に関して解説いたします。
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、ロボットやAI、VR、医療、福祉等の様々な分野で活用を検討されている方を対象に、ハプティクス技術の基礎から応用まで、講師のこれまでの開発経験に基づいてわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、触覚に着目した製品開発に必要な触覚・触感のメカニズムから、商品開発へ落とし込む時に必要となる官能評価法や物性値への結びつけ、更には定量化技術の最新動向や、自動車・情報機器用材料・スポンジや樹脂材料への応用事例までを解説いたします。
本セミナーでは、リチウムイオン蓄電池の基本特性とモデル化手法および、リチウムイオン電池の残量推定、劣化診断、性能評価技術とリユースビジネスについて解説いたします。
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。
本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説します。センシング、制御、あるいは機械学習などのAI の分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。
本セミナーでは、「感性・感情・印象」の評価・定量化・モデル化について研究事例を紹介しながら、技術としての展開の可能性を議論いたします。
本セミナーでは、ヒトが高級感を感じるメカニズムについて基礎から解説し、官能評価・機器測定のポイント、データの読み方、解釈の仕方について詳解いたします。
本セミナーでは、ウェアラブルの基礎から解説し、人の生体データ・行動データを取得するための様々なウェアラブルセンシング技術、データの利用方法とアプリケーションについて解説いたします。
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、ストレス・快適性の実際の計測や調査に必要不可欠な心理学的、生理学的な評価技術理解のための事例、計測技術を解説いたします。
本セミナーでは、2020年7月に国際標準となった、最新動画像符号化方式VVC (Versatile Video Coding) について解説いたします。
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、自身が手がけたAI外観検査の取り組みを紹介。活動事例を通じて、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を解説いたします。
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、通信技術・センシング (生体データ/センサー/レーダーなど) ・画像認識・音声認識等、様々な情報データを信号処理するために必要となる知識を基礎から解説いたします。
スペクトル解析や難解なアルゴリズムの本質など独学では理解しにくい部分を習得いただけます。
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。