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本セミナーでは、Pythonプログラムについて取り上げ、コーディングの基本から、Hadoop/Spark等の活用まで、高速化、大容量データの扱いの基本を解説いたします。

本セミナーでは、データの構造と機械学習に適したデータの変換方法から、Pythonを使った教師なし学習による特徴抽出、教師あり機械学習を用いた目的の情報をデータから引き出す方法を解説いたします。

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、3次元的な自己位置推定・環境地図作成のためのコンピュータビジョン技術を基礎から解説いたします。
具体的には特徴点マッチングや画像検索等の画像処理技術及びカメラの透視投影モデル、三角測量、バンドル調整等のコンピュータビジョン技術を説明いたします。
その後、写真測量の基盤となるSfMやMVS、オンライン自己位置推定技術であるVisual SLAM、さらには近年注目されているディープラーニングに基づく環境地図作成技術のNeRFを説明いたします。

本セミナーでは、実験科学者である講師らの研究グループで行った、小規模データへの機械学習の効果的活用によるマテリアルズインフォマティクスの研究事例について紹介いたします。

本セミナーでは、実験科学者である講師らの研究グループで行った、小規模データへの機械学習の効果的活用によるマテリアルズインフォマティクスの研究事例について紹介いたします。

本セミナーでは、AI・LLMの学習時間短縮と性能、回答精度の向上をテーマに、最新の技術動向と実践的なアプローチを紹介いたします。
LLMの基礎から、その学習を効率化する方法、性能を最大化するポイント、回答精度を向上させるためのテクニックまで、幅広くお伝えします。

このセミナーではPython, 統計、ケモメトリクス・機械学習について基礎から解説し、スペクトルデータから目的変数の予測、画像解析など、実践的なプログラムを通して解説いたします。

本セミナーでは、未知の異常検知、異常モニタリングの一手法として、その実用的な性質から多くの分野で活用されている「MTシステム」について取り上げ、MTシステムの基礎から解説し、既存のデータを活用し、判別・識別、診断、予測に活用する方法について詳解いたいます。

本セミナーでは、データ分析に生成AIを応用する方法について、データ分析および生成AIの基礎から具体的なテクニックをわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、データの活用目的に応じた統計手法とデータ解析のポイントを座学とExcelによる演習や事例を交えて解説いたします。