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本セミナーでは、初めての方でも安心してご受講いただけるようPythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく解説します。

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。

本セミナーは、自動車がカメラからの画像を用いて環境を理解する原理・基礎に重点を置いて説明いたします。
また、レーザーを用いて周囲の物体形状を計測するLIDAR (ライダー) を用いた環境認識技術についても触れます。

本セミナーでは、VR、AR、3D、空中ディスプレイの開発に向けた、「自然な映像表現」、「酔い・疲労の軽減」を実現する注目の技術を詳解いたします。

本セミナーでは、外観検査のAI化というテーマで、AIやディープラーニングの基礎的な部分から実際に製造現場で応用するためにどのように取り組んで行くのかといったポイントをデモンストレーションを交えながら詳解いたします。

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。

本セミナーでは、物体追跡の定番的手法となっているパーティクルフィルタについて、概説いたします。

本セミナーでは、ドローンを農林業分野でどのように活用できるか、技術的側面と画像処理技術の解説を行います。

本セミナーでは、顔画像識別技術の動作原理 (顔画像の検出・特徴抽出・照合の仕組み) と動作特性 (検出・特徴抽出・照合の速度、顔画像の緻密さ及び鮮明さ・撮影角度・経年変化・表情やアクセサリーの有無が識別精度に及ぼす影響) について、また、最先端の高精細デジタル監視カメラが備える高度な機能・性能 (誤り訂正機能・3次元ノイズリダクション機能・ワイドダイナミックレンジ機能・最低被写体照度) について、わかりやすく解説いたします。

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、ウェアラブルデバイスやウェアラブルセンシング技術の基礎、開発に求められる技術のポイント、取得データの活用の仕方について分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、ミリ波レーダ技術の基礎とADAS向けセンサとしての応用動向を解説いたします。