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認識精度などのモデル性能の向上とともに増加し、処理速度・消費電力・部品コスト等に影響する、メモリ使用量や演算量。
本セミナーでは、車載機器や組み込みIoTデバイス等の様々なエッジデバイスへのディープラーニングの実装が広がるなか、必要性が増しているモデル軽量化技術について、ディープラーニングの基礎から各手法、最新技術までを分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、アンサンブル学習とよばれるデータサイエンスの手法について、Pythonによるデモを交えて解説いたします。

本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。

本セミナーは、自動車がカメラからの画像を用いて環境を理解する原理・基礎に重点を置いて説明いたします。
また、レーザーを用いて周囲の物体形状を計測するLIDAR (ライダー) を用いた環境認識技術についても触れます。

本セミナーでは、目に見えない感性や体験を可視化・定量化するために、ユーザの深いニーズを引き出して可視化するインタビュー法、適切なアンケートの作り方、感性を具体的な設計に落とし込む方法について、実習を通じて具体的に学びます。

本セミナーでは、回帰分析について基礎から解説し、Rによる実際の分析のデモを交えて、非線形回帰モデルの構築方法、モデル推定のポイントまで解説いたします。
また、Rのソースコードを配布いたします。

本セミナーでは、ウェアラブルセンシング技術の基礎から解説し、基本要素技術から応用事例まで詳解いたします。

本セミナーでは、ベイズ統計学の考え方を基本から解説し、これから独学でより高度なデータ解析に挑むための基盤作りを目指します。

本セミナーでは、進化計算・多目的最適化の基礎から、進化計算による多目的最適化の具体的手法、化学構造の最適化・タイヤの設計・スマートグリッド等の様々な応用例、進化計算の最新研究など、実務で活用するための知識を分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、Point Cloud Library (PCL) を用いたプログラミングの基本技法について解説いたします。
PCLを有効活用するうえで最も重要な、3次元点群処理技術に関する理解を深めることを狙いに講義いたします。

本セミナーでは、AI開発に必要な体制の構築、外注する際の契約、検収方法の注意点について詳解いたします。