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本セミナーでは、ディープラーニングの手法について、その歴史と各種の学習アルゴリズムを概説します。その後、マルチモーダル学習という新しい分野へ応用した我々の最新研究の概要、ロボットの環境認識と行動学習への応用事例、最後に、リカレントニューラルネットへの展開等、将来の研究動向を議論します。

本セミナーでは、スパース学習の基礎から解説し、スパース学習が有効な統計モデル、スパース学習手法、応用事例、効率的な最適化手法について詳解いたします。

本セミナーでは、Visual SLAMの基礎から解説し、実装法と評価法を詳解いたします。

本セミナーでは、カルマンフィルタを主に、状態推定アルゴリズムを解説し、自動車の自動運転への今後の展開を考えます。

本セミナーでは、単独のセンシングを補間するセンサフュージョン技術を、画像処理技術と関連しながら解説いたします。

本セミナーでは、人工知能技術の基礎と応用について詳解いたします。

本セミナーでは、医療ビジネスにおける3Dプリンティングを基礎から解説し、応用と最新動向について詳解いたします。

本セミナーでは、リチウムイオン蓄電池の基本特性と、そのモデル化手法を理解し、効果的な残量予測や劣化予測に関する基本的な方法について解説いたします。

本セミナーでは、パターン識別・機械学習手法について、基礎から解説いたします。
また、特徴からカテゴリへ識別する手法について解説いたします。

本セミナーでは、画像認識・パターン認識の基礎から解説し、画像・映像の高速検索、応用として車載カメラでの認識について詳解いたします。