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本セミナーは、自動車がカメラからの画像を用いて環境を理解する原理・基礎に重点を置いて説明いたします。
また、レーザーを用いて周囲の物体形状を計測するLIDAR (ライダー) を用いた環境認識技術についても触れます。

本セミナーでは、目に見えない感性や体験を可視化・定量化するために、ユーザの深いニーズを引き出して可視化するインタビュー法、適切なアンケートの作り方、感性を具体的な設計に落とし込む方法について、実習を通じて具体的に学びます。

本セミナーでは、回帰分析について基礎から解説し、Rによる実際の分析のデモを交えて、非線形回帰モデルの構築方法、モデル推定のポイントまで解説いたします。
また、Rのソースコードを配布いたします。

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、ベイズ統計学の考え方を基本から解説し、これから独学でより高度なデータ解析に挑むための基盤作りを目指します。

本セミナーでは、進化計算・多目的最適化の基礎から、進化計算による多目的最適化の具体的手法、化学構造の最適化・タイヤの設計・スマートグリッド等の様々な応用例、進化計算の最新研究など、実務で活用するための知識を分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、Point Cloud Library (PCL) を用いたプログラミングの基本技法について解説いたします。
PCLを有効活用するうえで最も重要な、3次元点群処理技術に関する理解を深めることを狙いに講義いたします。

本セミナーでは、AI開発に必要な体制の構築、外注する際の契約、検収方法の注意点について詳解いたします。

本セミナーでは、品質の観点から見た機械学習の課題に触れた上で、近年提案されている機械学習に対する検証の考え方や検証技術について紹介いたします。
また、QA4AIコンソーシアムによる「AIプロダクト品質保証ガイドライン」など、AI品質保証に対する近年の考え方、ガイドラインをふまえた検証と、その検証技術を解説いたします。

本セミナーでは、ヘルスケア領域におけるデジタル化について取り上げ、開発プロセスの具体的な流れを解説いたします。