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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。

本セミナーは、時系列データの前処理、多変量を含めた時系列データからの特徴抽出、これらの解析手法に加え、機械学習を活用した予測モデルの適用について、Pythonを使用した解析の演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、浸透学習法 (PLM:Percolative Learning Method) について取り上げ、発明者である講師が基礎から解説いたします。

本セミナーでは、自律型研究開発の基礎から、海外研究機関・大学での取り組み、企業における導入事例、機械学習による材料特性予測・材料設計と、ロボットによる実験自動化、両者を連携させた自律型研究システムについて、具体的な事例を交えて解説いたします。
さらに、導入時に直面する技術的課題や、データ管理・品質保証の考え方、今後の展望についても解説いたします。

本セミナーでは、AIエージェントの仕組み、プロンプト設計、RAG、データ分析プロセスまで、業務に直結する基礎を体系的に整理して解説いたします。
さらに、要約・可視化・レポート作成といった定型業務を“半自動化”するための実務プロセスを具体的に解説いたします。

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。

本セミナーでは、生体情報による感情センシングの基礎から解説し、ドライバ状態、マーケティング、ストレス・疲労などへの応用に向けた最新事例を多数紹介いたします。

本セミナーでは、システム同定の基礎から解説し、相関解析法、スペクトル解析法などのノンパラメトリックモデル同定法を述べ、引き続いて最小二乗法と予測誤差法などのパラメトリックモデル同定法、システム同定法の比較を行います。
また、状態空間モデルを用いた同定法である特異値分解法と部分空間法を解説いたします。

本セミナーでは、ORB-SLAMを実例とした処理手順、高精度化のポイントや、ディープラーニング応用、IMUを用いたvisual inertial SLAMなどのvSLAMの現在と、Dead Reckoning (DR) や無線を用いた屋内測位技術などを解説いたします。

本セミナーでは、実験計画法・適応的実験計画法の基礎と実践するために必要なデータ解析・ベイズ最適化の基礎、実験パラメータ候補の選択・基本的なデータの前処理・モデルの構築と予測といった具体的な方法、分子設計・材料設計・プロセス管理・プロセス設計への応用、直接的逆解析法などを詳しく解説いたします。

本セミナーでは、中小製造現場でいくつかの導入実績をあげた講師が手がけたAI外観検査の取り組みを紹介いたします。
活動事例を通じて得られた、AI外観検査の導入プロジェクトの進め方から学習データの質と量の課題、学習を意識した画像情報の集め方、品質保証への対応までの知見を解説いたします。

本セミナーでは、三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。