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、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、CMOS製のイメージセンサの機能進化とコンピュータチップとの融合による視覚認知機能進化について、その全容を鳥瞰して解説いたします。
本セミナーは、遠赤外線カメラの基本原理から解説し、講師らが開発した車載用遠赤外線カメラシステムの開発課題、車載用途における認識システムの課題や効果など、開発事例を含めて紹介いたします。
本セミナーでは、ディープラーニングによる異常検知について基礎から解説し、異常データが無い・少ない場合や未知の異常を検出する方法、オートエンコーダーとGANの使い分け、組み合わせ等のノウハウを詳解いたします。
本セミナーでは、テラヘルツ波の基礎知識から始まり、電子デバイス/光デバイスの両面から光源・検出器の基本について、また、センシング・イメージングシステムを組む上での必要知識を解説いたします。さらにテラヘルツ波のシステムの早期導入が期待される安全安心分野、医療医薬分野に応用する研究開発事例を中心に紹介し、新規産業に展開するためのキーポイントを解説いたします。
本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。
本セミナーでは、デプス・センシング・アルゴリズムの基礎から、それを用いた非接触生体センシングの動作原理、ヒューマン・ヘルスケア関連アプリケーションへの展開について、次世代デバイスHololensのデモを交えて解説いたします。
本セミナーでは、製造DX推進時代において、さらに重要性を増す品質管理システムの構築について、検査と品質保証の概要から、目視検査と自動検査の違い、検査結果の効果的活用法、さらには外観検査に使われている技術要素と運用ノウハウについて分かりやすく解説いたします。
本セミナーでは、生体情報取得の材料としての生体信号計測技術の基礎、および得られた生体信号から所望の生体情報を抽出するためのデータマイニング技術の基本について解説いたします。
生体信号には多くの種類がありますが、ここでは比較的よく利用されるものとして、脳波、心電図、筋電図、音響信号、温度、および画像情報を題材に取り上げ、これら生体信号計測のノウハウや注意事項を扱います。
本セミナーでは、最初に画像の前処理・特徴量抽出手法について紹介した後、機械学習や深層学習による画像認識システムについて、プログラミング言語Pythonによるプログラム例とともに紹介いたします。
また、画像認識システムのサンプルプログラムを紹介するとともに、システム構築にあたっての注意点について解説いたします。
本セミナーでは、製品におけるキズ・欠陥、形材の地合、複雑な立体形状の陰影に紛れた不明瞭な欠陥像を検出するために画像処理、機械学習を利用した目視・外観検査自動化の実例を解説いたします。
本セミナーでは、画像フィルタリングについて基礎から解説し、MATLABを併用して実際にアルゴリズムを提示、実行し、結果を確認しながら、解説を進めます。
本セミナーでは、テラヘルツ波の基礎知識から始まり、電子デバイス/光デバイスの両面から光源・検出器の基本について、また、センシング・イメージングシステムを組む上での必要知識を解説いたします。さらにテラヘルツ波のシステムの早期導入が期待される安全安心分野、医療医薬分野に応用する研究開発事例を中心に紹介し、新規産業に展開するためのキーポイントを解説いたします。
本セミナーでは、計測技術と機械学習・統計的推定を融合することで、より高頻度・高精度・高分解能・高信頼な計測や未知の対象の計測などを実現させる「計測インフォマティクス」について取り上げ、計測インフォマティクスの概要から、最新動向、具体的なアプローチ、研究開発事例までを詳しく解説いたします。
本セミナーでは、検査と品質保証の概要から、目視検査と自動検査の違い、検査結果の効果的活用法、さらには外観検査に使われている機材と利用ノウハウについて分かりやすく解説いたします。
本セミナーでは、テラヘルツ波の基礎知識から始まり、電子デバイス/光デバイスの両面から光源・検出器の基本について、また、センシング・イメージングシステムを組む上での必要知識を解説いたします。さらにテラヘルツ波のシステムの早期導入が期待される安全安心分野、医療医薬分野に応用する研究開発事例を中心に紹介し、新規産業に展開するためのキーポイントを解説いたします。
本セミナーでは、ORB-SLAMを実例とした処理手順、高精度化のポイントや、ディープラーニング応用、IMUを用いたvisual inertial SLAMなどのvSLAMの現在と、Dead Reckoning (DR) や無線を用いた屋内測位技術などを解説いたします。
本セミナーでは、Transformerの典型的モデルの仕組みから、自然言語処理、画像処理、音声認識に応用した最新モデルまでを解説いたします。
本セミナーでは、デプス・センシング・アルゴリズムの基礎から、それを用いた非接触生体センシングの動作原理、ヒューマン・ヘルスケア関連アプリケーションへの展開について、次世代デバイスHololensのデモを交えて解説いたします。
本セミナーでは、最初に画像の前処理・特徴量抽出手法について紹介した後、機械学習や深層学習による画像認識システムについて、プログラミング言語Pythonによるプログラム例とともに紹介いたします。
また、画像認識システムのサンプルプログラムを紹介するとともに、システム構築にあたっての注意点について解説いたします。
本セミナーでは、自律走行や拡張現実感 (AR) などの基盤技術として用いられるVisual SLAMについて、基礎から実装法まで解説いたします。
3次元的な自己位置推定・マッピング処理を対象としたコンピュータビジョン技術を初歩から概説いたします。
カメラの投影モデルや特徴点トラッキングなどの基礎技術から、古くから研究がなされてきたオフライン型structure from motion (SfM) 、 Hololens、ARCore、ARKitなどにも用いられるオンライン型visual SLAMの枠組みに至るまでを理解できることを目的とします。
本セミナーでは、現在の自動運転自動車のセンシングに欠かせないセンサとなっているLiDARを一例として取り上げ、自動運転自動車周囲に存在している移動物体の運動推定手法を題材とした状態推定アルゴリズムの解説を行います。
また、金沢大学の実装例を交えて解その他の自動運転全般の技術の概要についても解説いたします。