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本セミナーでは、機械学習全般に共通する基本的な概念、そして特に要望の多い異常検知の理論や実装方法を分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、機械学習モデルを対象としたテスト技術や、機械学習を活用したシステムに対する品質保証の枠組みやガイドラインに関して、近年議論されている話題を俯瞰的に概説いたします。

本セミナーでは、研究開発プロセスへのアジャイル導入とその効果をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、ベイズ統計及びベイズモデリングの基本的な考え方を多くの例を交えて解説いたします。
また、最近話題のベイズ分析ツールRStanなどの基礎となるアルゴリズム (マルコフ連鎖モンテカルロ法)を取り上げ、ベイズ統計の各モデリング手法、RStanによるデータ分析の実践例を示します。

本セミナーでは、外観検査装置の導入、撮影環境 (カメラ、照明) の構築法、外観検査システムの評価法、Pythonによる正常、異常を判別する外観検査ソフトウェアの作り方について詳解いたします。

本セミナーでは、生体信号を計測する技術と、その医療・ヘルスケア応用について紹介いたします。

本セミナーでは、AI+デジタルヘルス分野で先進的取組みを行っている米国企業等の特許とビジネスを解説いたします。
併せて自社内でAI+デジタルヘルス関連アイデアが生まれた場合の、UIアイデアの権利化手法、AI/ITベンダーの対処方法、進歩性を高め特許取得可能性を高めるコツを詳説いたします。

本セミナーでは、ケモインフォマティクスの基礎である化合物の表記方法、さらには化合物検索、化合物データベース構築について、プログラミング言語Pythonと、Pythonのケモインフォマティクス用ライブラリーであるRDKitを用いて、実践的内容を解説いたします。

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。