技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、トポロジー最適化の基礎から適用事例、機械学習技術を応用した最適設計までを解説いたします。
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、機械学習の考え方・種類・特徴・基礎手法・ディープラーニングの原理・特徴・課題など、基礎から産業応用までをやさしく解説いたします。
本セミナーでは、実験計画法の原理と問題点の解説を行い、その問題点を補うために人工知能の一種であるニューラルネットワークモデル (超回帰モデル) を併用した製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。
本セミナーでは、強化学習の基本的な考え方から、アルゴリズムの種類と使い分け、実装のポイントについて詳しく解説いたします。
本セミナーでは、自動車のドライバーの「眠気、覚醒度」を検知するセンシング技術、高精度な状態推定について詳解いたします。
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、最近注目されているDeep Learning (ディープラーニング) について、基礎的なところから応用事例まで解説いたします。
本セミナーでは、最近注目されているDeep Learning (ディープラーニング) について、基礎的なところから応用事例まで解説いたします。
本セミナーでは、実験計画法の原理と問題点の解説を行い、その問題点を補うために人工知能の一種であるニューラルネットワークモデル (超回帰モデル) を併用した製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。
本セミナーでは、自動車への自動運転の実現に向けた、周辺認識と空間認識技術について詳解いたします。