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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。

本セミナーでは、ニューラルネットワークの基礎技術を踏まえた上で、ディープラーニングで広く用いられる畳み込みニューラルネットについても解説いたします。

本セミナーでは、Pythonを利用して時系列分析の技術や理論を基礎から学びたい方を対象に、演習を中心としたワークショップ形式で分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、進化的機械学習による機械知能の構築と応用について詳解いたします。

本セミナーでは、エンジニアリングに適した人工知能技術であるニューラルネットワークモデルとMTシステムに関して、製造業における具体的な事例を用いて解説いたします。

　今やAI技術の主流となっているディープラーニングでは、ニューロンの働きを疑似的に多重化したニューラルネットワークを利用しています。
　本セミナーでは、AI技術の概要から始めてディープラーニングとはどのようなものなのか、そしてGoogle社のディープラーニング (深層学習) フレームワークであるTensorFlowの機能および使い方に解説を進めます。その後、TensorFlow の稼働環境を構築して、稼働環境上でのサンプル実行とサンプル内容の解説へと進めていき、TensorFlow のディープラーニングを実現するコード記述スタイルが理解できるようにしていきます。