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本セミナーでは、生体信号計測の特に心拍のモニタリングに着目し、接触型の心電図計測から非接触での脈波計測まで体系的に解説いたします。

本セミナーでは、聴覚の仕組み・音の基礎から解説し、ヒトが「心地よい」と感じる音をデザインするポイントと官能評価の定量的な測定方法について解説いたします。

本セミナーでは、ウェアラブルセンシング技術の基礎から解説し、基本要素技術から応用事例まで詳解いたします。

本セミナーでは、画像処理プログラミングの基本、およびオープンソースの画像処理ライブラリであるOpenCVの導入から基礎について解説します。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスを活用して、最適かつ効率よく材料を開発するための手法、設計技術を詳解いたします。

本セミナーでは、機械学習、ディープラーニングの概要を解説いたします。
また、サンプルプログラムを解説しながら、実際のデータをどう扱うかも解説いたします。
サンプルは、画像分類 (CNNによる分類) 、音による異常検知 (正常時の音からモデルを作成し、音の変化で異常発生を検知します) 、強化学習を用意いたします。

本セミナーでは、ベイズ統計学について基礎からわかりやすく解説し、一般的な統計学との違い、ベイズ統計学の使いどころがわかる事例も紹介いたします。

本セミナーでは、極力数式は使わずに、機械学習について導入から活用までの一連のプロセスを豊富な演習を通して2日間でじっくり学んでいただけます。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスを活用して最適かつ効率よく材料を開発するための手法、設計技術を詳解いたします。

人工知能はどのような理由、因果関係で“異常”と判断するのか?
本セミナーでは、機械学習技術による異常検知の原理、特徴を分かりやすく解説いたします。