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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。

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。

本セミナーでは、ウェアラブルデバイスやウェアラブルセンシング技術の基礎、開発に求められる技術のポイント、取得データの活用の仕方について分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、移動物体の時系列的追跡と運動状態推定を一例としてセンサの能力向上を図る状態推定技術について解説いたします。
また、現在、金沢大学が進めている市街地の公道走行実証試験を題材として、市街地における自動運転技術の現状とその課題について解説いたします。

本セミナーでは、リチウムイオン電池のモデル化、カルマンフィルタの基本と残量計の実装、劣化診断のための逐次最小二乗法の基本と実装、それらの高精度化などについてデモを含めて詳しく解説いたします。
さらに、組み込みLSIを用いた状態推定、データサイエンスによる劣化診断・寿命予測等のBMSに関する最近の話題についても解説いたします。

AIを搭載した機械・ロボットの電子化やIoTの土台となり、機械・電気・情報と幅広い知識が必要とされるメカトロニクス。
本セミナーでは、メカトロニクスについて取り上げ、設計・開発を行ううえで必要な知識とポイント、今後の技術動向について、技術指導・技術コンサルティングの経験豊富な講師が、図を交えて基礎からわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、検査と品質保証の概要から、目視検査と自動検査の違い、検査結果の効果的活用法、さらには外観検査に使われている機材と利用ノウハウについて分かりやすく解説いたします。

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、ノイズ除去の方法、音の故障検知への利用、故障予知への発展方法について、事例を交えて解説いたします。

本セミナーでは、ベイズ推定に基づく画像処理手法であるベイズ画像処理について、基礎から解説いたします。

本セミナーでは、機械学習、ディープラーニングの基本から異常検知の具体例まで数式を極力使わず、実践で使えることを第一に考えて解説いたします。

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説明いたします。

本セミナーでは、GNSSデータとIMUセンサやSPEEDセンサとのの統合手法についてできるだけ平易に紹介いたします。
GNSSはトンネル内や高層ビルが密集した場所や、高架下では残念ながら機能しません。その意味でIMUやSPEEDセンサとのカップリングは非常に相性がよいと考えられます。

本セミナーでは、おもに統計における正則化線形回帰という視点からスパースモデリングを概観し、多数提案されている主要な発展的手法も解説いたします。
さらに、具体的な問題をスパースモデリングにより定式化して効率的に解決する事例を、簡単なプログラム例とデモを交えて紹介いたします。