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本セミナーでは、できるだけ少量の学習データから有益なモデル化や利用が行える機械学習を実現するための手法について、数式やプログラムをほとんど使わずに率直かつ平易に解説いたします。

本セミナーでは、Multi-Sigmaの基本的な原理と具体的な解析手順を学ぶとともに、今後様々な分野における活用方法について説明いたします。

本セミナーでは、AIを活用した革新的実験計画法「Multi-Sigma」について、実務に利用する際のポイントや活用法を詳解いたします。

本セミナーでは、Multi-Sigmaの基本的な原理と具体的な解析手順を学ぶとともに、今後様々な分野における活用方法について説明いたします。

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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、できるだけ少量の学習データから有益なモデル化や利用が行える機械学習を実現するための手法について、数式やプログラムをほとんど使わずに率直かつ平易に解説いたします。

本セミナーでは、大量の教師データを必要としない関数推定、異常検知、深層学習の作り方について詳解いたします。

本セミナーでは、進化計算・多目的最適化の基礎と手法、化学構造の最適化・タイヤの設計・スマートグリッド等の様々な応用事例、進化計算の最新研究など、実務で活用するための知識を詳しく解説いたします。