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　近年、高エネルギー蓄積デバイスとしてリチウムイオン蓄電池が注目されているが、温度特性や劣化特性の把握が難しいなど、効果的なバッテリーマネジメント手法が求められている。
　本セミナーでは、蓄電池やスマートグリッド関連の初学者、若手技術者を対象に、リチウムイオン蓄電池の基本特性と、そのモデル化手法を理解し、効果的な残量予測や劣化予測に関する基本的な方法を習得することを目的とする。蓄電池残量に関しては、モデル化とカルマンフィルタ手法を中心に概説し、蓄電池の温度特性や劣化特性も含めて正しく測定するための手法とマイコンを使った実装例をお話しする。理解を深めるためにExcelを用いた簡単な演習も行う。また、蓄電池劣化に関しても、基本的な、劣化のメカニズムを理解した上で、その測定方法と抑制方法について紹介する。また、組電池のバランス制御など、残量、劣化の扱いについて説明する。

本セミナーでは、何も無い空間に映像を浮かべたり、絵や文字を書き込んだりできる新しいディスプレイ技術とその応用、市場性について解説いたします。

　本セミナーでは、画像認識問題を題材に、Deep Learning及び、Deep Learningのプログラミングについて解説します。
　まず、画像認識やDeep Learningの基本的な枠組みについて講義した後、PythonのパッケージであるKerasを使い、多層ニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワークの実装法を紹介します。
さらに、Fine tuningやData Augmentationといった基本的なテクニックについても実装例を示しながら解説します。

本セミナーでは、デプス・センシング・アルゴリズムの理解から、それを用いた非接触生体センシングの動作原理、ヒューマン・ヘルスケア関連アプリケーションへの展開、及び次世代デバイスHololensのデモまで解説いたします。