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、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、最近特に必要性が注目されている「説明できるAI」について、深層学習などのブラックボックス機械学習の説明性向上、決定木などのホワイトボックス機械学習の精度向上の方法、次世代AIである進化的機械学習、企業へのAI導入を成功させるコツについて平易に解説いたします。
本セミナーでは、次世代カメラの画像処理について最新のアルゴリズムを分かりやすく紹介し、実装プログラム、デモ等もを交えて説明いたします。
本セミナーでは、ディジタル信号処理の基礎から、音の特徴量の求め方までを平易に解説いたします。
また、故障検知への利用および故障予知への発展の方法へのアプローチを紹介いたします。
本セミナーでは、時系列データ分析について基礎から解説し、様々な時系列モデル、機械学習、異常検知の使い分けや予測精度を向上させる集団学習方法について詳解いたします。
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、完全自動運転に向けた周辺環境認識の要点と反射光、積雪対策について解説いたします。
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、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、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。
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。