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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、自律走行や拡張現実感 (AR) などの基盤技術として用いられるVisual SLAMについて、基礎から実装法まで解説いたします。

本セミナーでは、生体信号計測の特に心拍のモニタリングに着目し、接触型の心電図計測から非接触での脈波計測まで体系的に解説いたします。

　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。

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。できれば、古典制御や現代制御、確率過程などの知識をお持ちの方が望ましいですが、高等学校の数学の知識があれば、本セミナーを理解できるようにお話ししたいと考えています。
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。
つづいて、非線形カルマンフィルタの考え方を簡単に述べます。最後に、カルマンフィルタを利用する上で重要である時系列データのモデリングについてもお話しします。

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、最近注目されているDeep Learning (ディープラーニング) について、基礎的なところから応用事例まで解説いたします。

本セミナーでは、最近注目されているDeep Learning (ディープラーニング) について、基礎的なところから応用事例まで解説いたします。