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本セミナーでは、自律移動ロボットの実環境ナビゲーションに向けたフィジカルAIについて、学習方法や実機へのSim-to-Real転移、世界的な研究の潮流などについて解説いたします。

本セミナーでは、AI/機械学習開発が止まる本当の原因を特定し、「速く・軽く・確実に回す」設計判断に必要な知識について解説いたします。
GPU・Python環境、データ戦略、モデル選定の3視点から、現場で詰まるボトルネックと具体的な回避策を体系的に整理いたします。

本セミナーでは、AI搭載システムを品質・安全保証するための重要なポイントや、各種検証手法について過去の開発経験を踏まえて解説いたします。

本セミナーでは、各社の従来ADASセンサの特性と、レベル3以上用として発表されている各社最新の自動運転センサ状況を紹介しながら、従来センサとLiDARの技術を解説し、これらセンサを組み合わせるセンサフュージョン技術の基礎から応用、今後の技術動向を説明いたします。

本セミナーでは、まず各社の従来のADASセンサの特性と、レベル3以上向けに発表されている最新の自動運転センサの動向を紹介いたします。
その上で、従来のセンサ技術とLiDAR技術について詳しく解説し、これらのセンサを組み合わせるセンサフュージョン技術の基礎から応用までを分かりやすく説明いたします。

本セミナーでは、自動運転・運転支援に利用されるミリ波レーダの検出原理からディープラーニングを用いた最新認識手法までを幅広く解説いたします。

本セミナーでは、自動運転・運転支援に利用されるミリ波レーダの検出原理からディープラーニングを用いた最新認識手法までを幅広く解説いたします。

本セミナーでは、自動車における周辺検知、リアルタイムセンシングに向けたセンサ処理、 ミリ波レーダによる対象物認識、LiDARのカメラとのフュージョン技術について解説いたします。

本セミナーでは、各社の従来ADASセンサの特性と、レベル3以上用として発表されている各社最新の自動運転センサ状況を紹介しながら、従来センサとLiDARの技術を解説し、これらセンサを組み合わせるセンサフュージョン技術の基礎から応用、今後の技術動向を説明いたします。

本セミナーでは、ミリ波レーダの基礎から車載ミリ波レーダへの応用を解説し、我々の研究事例として物体種別の識別と物体形状の推定へのディープラーニングの応用手法を具体的に説明いたします。

本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

運転支援システムから更に発展した自動運転を迎えるにあたり、走行環境を認識するためのセンシング技術は、より高い性能が求められ、ますます重要になります。
本セミナーでは、単独のセンシングを補間するセンサフュージョン技術を、画像処理技術と関連しながら解説します。

運転支援システムから更に発展した自動運転を迎えるにあたり、走行環境を認識するためのセンシング技術は、より高い性能が求められ、ますます重要になります。
本セミナーでは、単独のセンシングを補間するセンサフュージョン技術を、画像処理技術と関連しながら解説します。