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本セミナーでは、自動運転の要素技術について取り上げ、自動運転時のドライバ状態推定、自動運転異常時のドライバの応答評価、自動運転に関わる法規制など、スムーズで安全な運転権限移譲の実現へ向けた研究事例と課題について詳解いたします。

本セミナーでは、ミリ波レーダ技術の基礎とADAS向けセンサとしての応用動向を解説いたします。

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、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、感情が喚起した際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、時系列データを対象にし、データの個性を定量化する統計的指標や、数式として表現する時系列モデルを多数紹介いたします。更に、応用として「将来予測」や「異常検知」に着眼し、より高度な機械学習モデルを取り入れつつ、実務への応用をサポートいたします。