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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本セミナーでは、メカトロニクスで必須なメカニズム、アクチュエータ、センサ、エレクトロニクス、制御技術の5つのコア要素技術のポイントと今後のメカトロニクスの技術動向について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、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、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、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、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。
本セミナーは、Google Colabを使用して、PyCaretを利用した異常検知プログラムを動かすハンズオンセッションを行います。
本セミナーでは、基本的なアナログ回路の考え方、放熱設計等の基本的な実装設計、センシング回路の基本の設計手法、トラブル発生時等に役立つ「アナログ的な」考え方について、事例を交え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、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、人の無意識にも感じている多様性のある感性を、脳波や心理学的手法を用いて定量評価を行う方法について基礎から解説し、事例を交えて脳センシング技術における展望を紹介いたします。
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、実際の外観検査に生成AIを適用して、トレーニングデータ不足への対応を試行した例について解説いたします。
本セミナーでは、生体信号の種類・計測やノイズ処理・解析など生体データの収集から生体情報のデータマイニングまで分かりやすく解説いたします。
本セミナーでは、デプス・センシング・アルゴリズムの基礎から、それを用いた非接触生体センシングの動作原理、ヒューマン・ヘルスケア関連アプリケーションへの展開について、次世代デバイスHololensのデモを交えて解説いたします。
本セミナーでは、ウェアラブル生体情報センシングや感覚フィードバックに関わる最新の技術トレンドやそのメカニズムを解説いたします。
また、生体情報センシングで得られたデータと感覚フィードバックを繋げたサービスシステムの考え方をまとめます。
本セミナーでは、自然言語処理、生成AI・大規模言語モデルについて取り上げ、生成したデータの評価について、具体的な活用事例を交えて詳解いたします。
本セミナーでは、脳波を活用した領域への技術的参入・ビジネス展開に向けて、脳波の仕組み、計測方法、信号解析の基本、ブレイン・マシン・インタフェースへの応用例、ビジネス展開の可能性など、脳波の基礎と応用を詳しく解説いたします。
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。