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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。できれば、古典制御や現代制御、確率過程などの知識をお持ちの方が望ましいですが、高等学校の数学の知識があれば、本セミナーを理解できるようにお話ししたいと考えています。
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。
つづいて、非線形カルマンフィルタの考え方を簡単に述べます。最後に、カルマンフィルタを利用する上で重要である時系列データのモデリングについてもお話しします。

本セミナーでは、画像処理プログラミングの基本、およびオープンソースの画像処理ライブラリであるOpenCVの導入から基礎について解説します。

本セミナーでは、最近注目されているDeep Learning (ディープラーニング) について、基礎的なところから応用事例まで解説いたします。

本セミナーでは、カルマンフィルタについて基礎から、できるだけわかりやすく解説いたします。
また、応用例として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。

本セミナーでは、自動車ドライバの注意・覚醒度状態のモニタリング技術について、眼球運動計測と解析法のデモを交えてわかりやすく解説いたします。

　本セミナーでは、まずウェアラブルセンサと機械学習によるココロの予測・推定の有用性と必要性について触れ、これらを導入し、活用するための留意点について解説するとともに、質疑応答を通して理解を深めます。その上で、ストレス負荷時の生体信号の変化や認知的負荷時の動作の変化について解説し、動作と生体信号、ストレス、認知的負荷の関係についての理解を深めます.また実例を交えて、機械学習を解説し、理解を深めます。
　本セミナーを受講することで、ウェアラブルバイタルセンサやモーションセンサを用いたココロの可視化や機械学習を活用したインテリジェント製品の開発に役立ちます。

本セミナーでは、画像認識・パターン認識の基礎から解説し、画像・映像の高速検索、応用として車載カメラでの認識について詳解いたします。