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本セミナーでは、スパース学習の基礎から解説し、スパース学習が有効な統計モデル、スパース学習手法、応用事例、効率的な最適化手法について詳解いたします。

本セミナーは、分析法バリデーションについて基礎から解説いたします。
分析能パラメータの基準値設定など統計解析が苦手な方でもわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、カルマンフィルタを主に、状態推定アルゴリズムを解説し、自動車の自動運転への今後の展開を考えます。

本セミナーでは、予防安全技術の歴史やロードマップを基準にドライバ状態検出技術の最新研究開発動向および将来の展望について詳細に解説すると共に、自動運転技術との結びつきについても説明いたします。

本セミナーでは、統計解析計画書について、統計学の基礎知識とともに解説いたします。
また、統計解析計画書を通して、統計の基礎知識や実施計画書との違いについて解説します。

本セミナーでは、機械学習の理論をできるだけわかりやすく説明いたします。
適宜Pythonによるサンプルコードや実際の機械学習を利用したアプリやシステム、サービスなどの事例を示しながら解説いたします。