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カルマンフィルタ + 機械学習 + 画像再現 + 画像処理 + 超解像技術のセミナー・研修・出版物

実験工程の効率化のためのベイズ最適化

2024年9月27日(金) 12時30分2024年9月30日(月) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、まずベイズ最適化の基礎について概説いたします。
次いで、最大化問題、領域推定問題、ロバスト最適化問題のためのベイズ最適化について説明し、いくつかの発展的話題や実応用例を紹介いたします。

大規模言語モデルとRAGによる社内ナレッジ、画像解析AIへの活用と可能性

2024年9月25日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、 LLMRAG について基礎から解説し、画像解析への応用についてLLMに触れる演習を交えて詳解いたします。

Pythonによる実務に役立つデータサイエンス・AIのためのデータ前処理

2024年9月20日(金) 10時30分2024年9月24日(火) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習の成果を左右する「データ前処理」について取り上げ、その基本から、高度な前処理、自然言語・画像・音声におけるすぐに使える前処理技術、うまく対処できない時のための最新技術の調べ方のコツなどについて、PCを用いた演習を含めて実践的な内容を解説いたします。

実験工程の効率化のためのベイズ最適化

2024年9月19日(木) 12時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、まずベイズ最適化の基礎について概説いたします。
次いで、最大化問題、領域推定問題、ロバスト最適化問題のためのベイズ最適化について説明し、いくつかの発展的話題や実応用例を紹介いたします。

Transformerニューラルネットの原理と産業現場応用への研究

2024年9月19日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、生成AIブームの火付け役でもあるChat GPT など革新的なTransformerニューラルネットを基盤とした技術とその応用可能性について解説いたします。

外観検査の自動化技術と運用ノウハウ

2024年9月18日(水) 13時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、検査と品質保証の概要から、目視検査と自動検査の違い、検査結果の効果的活用法、さらには外観検査に使われている機材と利用ノウハウについて分かりやすく解説いたします。

開発の質と効率を向上する汎用的インフォマティクス & 統計的最適化 実践入門

2024年9月18日(水) 10時00分2024年9月20日(金) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、実験計画法の基礎として原理と問題点から解説し、実験計画法の問題点を補うためにディープラーニングを併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践事例

2024年9月11日(水) 10時30分2024年9月13日(金) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーは、新材料設計、材料製造プロセスの効率化、画像による材料検査の自動化を目指す技術者や研究者にとって、業務の質を向上させ、競争力を高めるための知識とスキルを提供いたします。

Pythonによる実務に役立つデータサイエンス・AIのためのデータ前処理

2024年9月11日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習の成果を左右する「データ前処理」について取り上げ、その基本から、高度な前処理、自然言語・画像・音声におけるすぐに使える前処理技術、うまく対処できない時のための最新技術の調べ方のコツなどについて、PCを用いた演習を含めて実践的な内容を解説いたします。

積層型CMOSイメージセンサの開発

2024年9月9日(月) 13時00分2024年9月11日(水) 16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、積層型CMOSイメージセンサの基礎から解説し、が何故使われるようになったのか、積層型CMOSイメージセンサの優位性、効果や実用化された機能等を解説いたします。

機械学習に基づいた不確実環境下における適応的実験計画

2024年9月9日(月) 13時00分16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、ベイズ最適化について取り上げ、ベイズ最適化の基礎について解説いたします。
また、不確実性を伴う制御できない変数が存在するもとでの制御可能変数の良さをロバスト尺度により定量化し、このロバスト尺度に対するベイズ最適化手法について紹介いたします。

ROS環境での3次元点群処理

2024年9月9日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、3次元空間に関するロボットビジョン実現に有用なPCLプログラミングの基本技法について詳解いたします。

PPK/PD解析・E-R解析の基礎および薬剤応答の予測への活用

2024年9月5日(木) 13時00分2024年9月19日(木) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、ファーマコメトリクスの基礎から、臨床でのファーマコメトリクスの活用による適切な投与設計と副作用発現の低下にむけた現状や今後の展望について解説いたします。

開発の質と効率を向上する汎用的インフォマティクス & 統計的最適化 実践入門

2024年9月5日(木) 10時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、実験計画法の基礎として原理と問題点から解説し、実験計画法の問題点を補うためにディープラーニングを併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

機械学習モデルの性能最大化とハイパーパラメータのチューニング

2024年9月4日(水) 13時00分2024年9月14日(土) 17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、過学習を抑えて未知データに対する汎化性能を向上させる方法、重要な特徴量の選別、そして学習では直接最適化が難しいハイパーパラメータの調整等、機械学習における課題に対する代表的な対応策と、それらのPythonによる実装方法について丁寧に解説いたします。

Pythonによる時系列データ分析とその活用

2024年9月3日(火) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習・ディープラーニングを概観・整理した後、時系列データの分析手法を概観し、実践のポイントを解説いたします。
また、処理の違いにより、結果に対してどの程度の際が生まれるかを実験、説明いたします。

音による故障検知および故障予知

2024年9月2日(月) 10時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、ディジタル信号処理の基礎から、音の特徴量の求め方までを平易に解説いたします。
また、故障検知への利用および故障予知への発展の方法へのアプローチを紹介いたします。

「感性・感情・印象」の評価・定量化・モデル化手法と技術開発への可能性

2024年8月30日(金) 12時30分2024年9月3日(火) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、「感性・感情・印象」の評価・定量化・モデル化について研究事例を紹介しながら、技術としての展開の可能性を議論いたします。
さらに、生体計測による心理状態の推定の可能性と応用についても議論いたします。

マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践事例

2024年8月29日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーは、新材料設計、材料製造プロセスの効率化、画像による材料検査の自動化を目指す技術者や研究者にとって、業務の質を向上させ、競争力を高めるための知識とスキルを提供いたします。

ディープニューラルネットワークモデルとMTシステムの基礎

2024年8月29日(木) 10時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、AI技術の基礎知識・応用ノウハウ、製造業で実績があり簡便に使えるノウハウ、Excelのように簡単に使える人工知能構築ツール・アルゴリズム、仮想検査の構築方法、異常検出技術を活用した検査システム、製造業における人工知能を使いこなすノウハウについて、豊富な経験に基づき実践的に分かりやすく解説いたします。

AIニューラルネットワークが切り拓く次世代センシング技術

2024年8月28日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーは、データ分析の基礎から応用まで、原理から具体的な手法までを平易に解説いたします。
また、デジタル信号処理のテクニックや注意すべきポイントなどについても、生体信号や音声信号、振動信号、画像など、多くの具体例を交えて説明いたします。

PPK/PD解析・E-R解析の基礎および薬剤応答の予測への活用

2024年8月27日(火) 13時00分16時30分
東京都 開催 会場・オンライン 開催

本セミナーでは、ファーマコメトリクスの基礎から、臨床でのファーマコメトリクスの活用による適切な投与設計と副作用発現の低下にむけた現状や今後の展望について解説いたします。

積層型CMOSイメージセンサの開発

2024年8月27日(火) 13時00分16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、積層型CMOSイメージセンサの基礎から解説し、が何故使われるようになったのか、積層型CMOSイメージセンサの優位性、効果や実用化された機能等を解説いたします。

説明可能AI (XAI) から人と共に進化・発展するAIへ

2024年8月27日(火) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、最近特に必要性が注目されている「説明できるAI」について、深層学習などのブラックボックス機械学習の説明性向上、決定木などのホワイトボックス機械学習の精度向上の方法、次世代AIである進化的機械学習、企業へのAI導入を成功させるコツについて平易に解説いたします。

機械学習モデルの性能最大化とハイパーパラメータのチューニング

2024年8月26日(月) 13時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、過学習を抑えて未知データに対する汎化性能を向上させる方法、重要な特徴量の選別、そして学習では直接最適化が難しいハイパーパラメータの調整等、機械学習における課題に対する代表的な対応策と、それらのPythonによる実装方法について丁寧に解説いたします。

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