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本セミナーでは、初めての方でも安心してご受講いただけるようPythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく解説します。

本セミナーでは、リチウムイオン蓄電池の基本特性とモデル化手法について解説いたします。
蓄電池残量に関しては、カルマンフィルタ手法を中心にMATLAB実装例を示しながら解説いたします。
また、蓄電池劣化に関しては内部インピーダンス劣化の常時診断に使われる逐次最小二乗法や関連技術について紹介いたします。

本セミナーでは、2020年7月に国際標準となった、最新動画像符号化方式VVC (Versatile Video Coding) について解説いたします。

本セミナーでは、CMOS製のイメージセンサの機能進化とコンピュータチップとの融合による視覚認知機能進化について、その全容を鳥瞰して解説いたします。

本セミナーでは、生体信号を計測する技術と、その医療・ヘルスケア応用について紹介いたします。

本セミナーでは、ディープラーニングによる異常検知について基礎から解説し、異常データが無い・少ない場合や未知の異常を検出する方法、オートエンコーダーとGANの使い分け、組み合わせ等のノウハウを詳解いたします。

本セミナーでは、テラヘルツ波の基礎知識から始まり、電子デバイス/光デバイスの両面から光源・検出器の基本について、また、センシング・イメージングシステムを組む上での必要知識を解説いたします。さらにテラヘルツ波のシステムの早期導入が期待される安全安心分野、医療医薬分野に応用する研究開発事例を中心に紹介し、新規産業に展開するためのキーポイントを解説いたします。

本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。

本セミナーでは、製造DX推進時代において、さらに重要性を増す品質管理システムの構築について、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技術要素と運用ノウハウについて分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、生体情報取得の材料としての生体信号計測技術の基礎、および得られた生体信号から所望の生体情報を抽出するためのデータマイニング技術の基本について解説いたします。
生体信号には多くの種類がありますが、ここでは比較的よく利用されるものとして、脳波、心電図、筋電図、音響信号、温度、および画像情報を題材に取り上げ、これら生体信号計測のノウハウや注意事項を扱います。