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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、人の内面状態、「嬉しい」、「楽しい」、「わくわく」の計測と評価、活用について詳解いたします。
心理学的測定法、生体信号、脳計測等のアプローチと、感性、感情の可視化、新製品開発への活用について詳解いたします。

本セミナーでは、顔画像識別技術の動作原理 (顔画像の検出・特徴抽出・照合の仕組み) と動作特性 (検出・特徴抽出・照合の速度、顔画像の緻密さ及び鮮明さ・撮影角度・経年変化・表情やアクセサリーの有無が識別精度に及ぼす影響) について、また、最先端の高精細デジタル監視カメラが備える高度な機能・性能 (誤り訂正機能・3次元ノイズリダクション機能・ワイドダイナミックレンジ機能・最低被写体照度) について、わかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、対象に負荷を極力与えずに生体情報を得て、感情・心理状態を推定する方法について基礎から解説いたします。
簡易計測、動画像、姿勢から得た情報を利用した感情の解析、推定事例を詳解いたします。

本セミナーでは、自動運転で想定される覚醒状態低下メカニズムと求められる評価、眠気予兆検出技術について詳解いたします。

本セミナーでは、カルマンフィルタについて基礎から解説いたします。
また、実際に使うためのポイント、応用事例まで平易に解説いたします。

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、AIの実用化を阻むブラックボックス問題を解決する新手法について解説いたします。

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、ばらつきのある良品検査、学習速度の高速化など、外観検査における画像認識・機械学習の現状と可能性について解説いたします。

本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、次世代カメラの画像処理について最新のアルゴリズムを分かりやすく紹介し、実装プログラム、デモ等もを交えて説明いたします。