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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、脳の計測方法の基礎から、無意識情報の可視化技術と実現するためのウェアラブル脳波計について解説いたします。

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、まずウェアラブルセンサと機械学習による人間の心理状態の予測・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、感情が喚起したさい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、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。

本セミナーでは距離画像センサとカラーカメラを組み込んだ3Dセンサの基本機能、ソフトウェアで実現できる応用事例をデモを通して紹介するとともに、方式別に測距原理の説明を行い、非接触生体センシングを中心とする応用とその原理について解説を行います。また、Shannonのチャンネル容量の法則を利用した増感処理やマッチング処理の原理や応用についても紹介いたします。

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、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、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、すでに生体信号を利用しているが、その利用技術の向上を図りたいと考えている方や、今後生体信号を扱いたいが、何からどう手を付けたら良いのか困っている方を念頭に置いて、生体信号計測・解析の基礎と周辺技術、およびデータマイニング技術の実問題への適用ノウハウについて解説いたします。

本セミナーでは、時系列データ分析について基礎から解説し、様々な時系列モデル、機械学習、異常検知の使い分けや予測精度を向上させる集団学習方法について詳解いたします。