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本セミナーでは、最近特に必要性が注目されている「説明できるAI」について、深層学習などのブラックボックス機械学習の説明性向上、決定木などのホワイトボックス機械学習の精度向上の方法、次世代AIである進化的機械学習、企業へのAI導入を成功させるコツについて平易に解説いたします。

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。

本セミナーでは、現在の自動運転自動車のセンシングに欠かせないセンサとなっているLiDARを一例として取り上げ、自動運転自動車周囲に存在している移動物体の運動推定手法を題材とした状態推定アルゴリズムの解説を行います。
また、金沢大学の実装例を交えて解その他の自動運転全般の技術の概要についても解説いたします。

本セミナーでは、物体追跡の定番的手法となっているパーティクルフィルタについて、概説いたします。

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、ディープラーニングや異常検知の基礎から、ディープラーニングによる異常検知手法とその実例・課題などについて詳しく解説いたします。
外観検査システム・異常検知システムの構築・活用に、ぜひお役立てください。

本セミナーでは、5G/5G beyondの動向からビームフォーミング・到来方向推定技術について基礎から解説するとともに、最近注目されているブラインド信号処理技術について説明いたします。

本セミナーでは、香りについて基礎から解説し、香りの効能・作用を統合的に評価する生理的、心理的な技術や手法を多数解説いたします。

本セミナーでは、ステレオカメラの優位性やステレオ法の原理、立体物の検出などステレオ法の基礎から解説し、衝突回避や自動運転への適用について詳解いたします。
また、地図とステレオカメラからの情報をマッチングさせる手法や実物の1/10のモデルを使って行った実験の様子、今後の展開などを解説いたします。

本セミナーでは、ライトフィールドの理論的な基礎から始め、ライトフィールドディスプレイの原理、映像技術としての可能性など、最新の研究動向もふまえてライトフィールド技術の全体像を解説いたします。

本セミナーは、自動車がカメラからの画像を用いて環境を理解する原理・基礎に重点を置いて説明いたします。
また、レーザーを用いて周囲の物体形状を計測するLIDAR (ライダー) を用いた環境認識技術についても触れます。