tech-seminar.jp

本セミナーでは、近接分離最適化について基礎から解説し、応用例とサンプルコード (MATLAB) を紹介しながら、詳細な理論に立ち入ることなく、近接分離最適化を使いこなすためのポイントを解説いたします。

本セミナーでは、ドラッグリポジショニング、メカニズムを考慮した薬効予測、創薬標的予測、パスウェイ創薬、漢方薬・食品リポジショニング、ダイレクトリプログラミング、化合物の毒性予測、医薬品分子構造設計への応用例を紹介いたします。

本セミナーでは、産業設備の保守、異常検知についてのコアとなる数的概念を詳解いたします。
また、大量のセンサーデータの絞り方、設備の異常診断の着眼点について解説いたします。

本セミナーでは、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を、実例を通じて解説いたします。

本セミナーでは、現在の自動運転自動車のセンシングに欠かせないセンサとなっているLiDARを一例として取り上げ、自動運転自動車周囲に存在している移動物体の運動推定手法を題材とした状態推定アルゴリズムの解説を行います。
また、金沢大学の実装例を交えて解その他の自動運転全般の技術の概要についても解説いたします。

本セミナーでは、Transformerの典型的モデルの仕組みから、自然言語処理、画像処理、音声認識に応用した最新モデルまでを解説いたします。

本セミナーでは、特許調査の実務について基礎から解説し、機械学習による特許調査をデモを交えて解説いたします。

本セミナーでは、近年のAIの主流である機械学習・深層学習の基礎を理解し、業務活用に向けた問題設計が行えるようになることを目指します。
また、Pythonの機械学習ライブラリを用いた実装例を紹介し、簡単なプロトタイプが作れるようになることを目指します。

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を習得することを目的としております。
蓄電池残量に関しては、様々な提案手法を概説し、蓄電池の温度特性や劣化特性も含めて正しく測定するための手法とMATLABを使った実装例をお話しいたします。
また、蓄電池劣化に関しても、基本的な、劣化のメカニズムを理解した上で、その診断方法について解説いたします。
さらに、劣化診断や寿命予測に関する最新技術についても紹介いたします。

本セミナーでは、CNNのディープラーニングによる顔識別の仕組みや動作、効果的な学習方法、ディープラーニングで実現した最先端の識別性能や更なる精度向上方法などを、多数の顔画像を例示して分かりやすく説明いたします。

本セミナーでは、コミュニケーション中に人が表出する言語・非言語マルチモーダル情報 (言語・音声・視線・姿勢・ジェスチャ・生体情報など) を統合的に処理することによって、その人の行動や感情、態度、個性といった内面状態を推定する技術に関して解説いたします。
また、会話ロボット・インタラクティブシステムへの応用に関する最新の研究動向を紹介いたします。