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本セミナーでは、外れ値検出手法の理論とPythonを使った実行例を解説いたします。

本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、簡単な例題やプログラム演習を通して、強化学習がうまく働く仕組みや応用例を解説するとともに、脳の情報処理との相同性や相違性を紹介いたします。

本セミナーでは、畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識分野における応用事例について説明いたします。
また、畳み込みニューラルネットワークの判断根拠の視覚的説明や応用方法、実装に向けた環境やディープラーニングフレームワークについても紹介し、実践的に活用できる内容を網羅的に説明いたします。

本セミナーでは、時系列データを対象にし、データの個性を定量化する統計的指標や、数式として表現する時系列モデルを多数紹介いたします。更に、応用として「将来予測」や「異常検知」に着眼し、より高度な機械学習モデルを取り入れつつ、実務への応用をサポートいたします。

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。