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
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今、産業界で適用が広がりつつあるモデル予測制御技術について取り上げ、モデル予測制御技術の特徴や仕組み、最適制御、効果的な使い方まで分かりやすく解説いたします。
本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、3次元的な自己位置推定・環境地図作成のためのコンピュータビジョン技術を基礎から解説いたします。
具体的には特徴点マッチングや画像検索等の画像処理技術及びカメラの透視投影モデル、三角測量、バンドル調整等のコンピュータビジョン技術を説明いたします。
その後、写真測量の基盤となるSfMやMVS、オンライン自己位置推定技術であるVisual SLAM、さらには近年注目されているディープラーニングに基づく環境地図作成技術のNeRFを説明いたします。
本セミナーでは、Transformerの典型的モデルの仕組みから、自然言語処理、画像処理、音声認識に応用した最新モデルまでを解説いたします。
本セミナーでは、外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説いたします。
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、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。
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、非接触計測、低侵襲計測技術を中心に、そのニーズと課題、信号処理と機械学習、応用例、医療ヘルスケア分野における最新の研究内容について解説いたします。
本セミナーでは、時系列データの分析について網羅的に解説し、基礎的事項から最先端の応用までをカバーして詳解いたします。
本セミナーでは、非接触計測、低侵襲計測技術を中心に、そのニーズと課題、信号処理と機械学習、応用例、医療ヘルスケア分野における最新の研究内容について解説いたします。
本セミナーでは、外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説いたします。
本セミナーでは、AI画像認識プロジェクトの進め方、画像情報の集め方、品質保証への対応、具体的なAI画像認識システムの開発例に関する知見について、製造現場での導入実績やAI外観検査の実例を踏まえ、実践的にわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、触感について基礎から解説し、講師が開発した最先端の触覚センシングシステムを用いた研究成果を解説いたします。
また、各方面で利用されている触覚センシングシステムの特性について具体的に紹介したうえで、化粧品・日用品・繊維・塗料・自動車分野と関連する原料・材料の手触り評価とこれを利用した商品開発の事例を紹介いたします。
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、ライトフィールドの基本的な考え方から、理論的背景、解析方法、最新技術動向まで詳解いたします。
本セミナーでは、生体情報による感情センシングの基礎から解説し、ドライバ状態、マーケティング、ストレス・疲労などへの応用に向けた最新事例を多数紹介いたします。
本セミナーでは、深層学習と適応フィルタのそれぞれの長所短所を明らかにしながら、実際の応用におけるうまい使い分けについて解説いたします。
本セミナーでは、非接触生体センシング技術の基礎から応用まで、初学者にもわかりやすく説明いたします。
本セミナーでは、外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説いたします。
本セミナーでは、製品におけるキズ・欠陥、形材の地合、複雑な立体形状の陰影に紛れた不明瞭な欠陥像を検出するために画像処理、機械学習を利用した目視・外観検査自動化の実例を解説いたします。
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。