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本セミナーでは、データ駆動科学の基礎から解説し、ベイズ推定・スパースモデリングのデータ解析への適用、ベイズ推定とスパースモデリングの使い方について詳解いたします。

本セミナーでは、製造プロセス最適化やマーケティング施策評価など、実際の現場データを想定した応用例を交えながら、ベイズ的因果推論の理論と実務を結ぶ視点を養います。

本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説いたします。
センシング、制御、あるいは機械学習などのAIの分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。

本セミナーでは、確率論の基礎から始め、実践的な推測方法を踏まえつつ、機械学習と脳科学におけるベイズ統計の利用までを説明いたします。

本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説いたします。
センシング、制御、あるいは機械学習などのAIの分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。

本セミナーでは、データ駆動科学の基礎から解説し、ベイズ推定・スパースモデリングのデータ解析への適用、ベイズ推定とスパースモデリングの使い方について詳解いたします。

本セミナーでは、実験の自動化に焦点を当て、マテリアルズ・インフォマティクスと自律実験システムの融合による材料開発の圧倒的加速と高度化について詳解いたします。

本セミナーでは、製造プロセスをデータ駆動で最適化するプロセスインフォマティクスの理念と応用を体系的に解説いたします。

本セミナーでは、確率の基本からベイズモデリングの最前線までを単純なデータを使った実演や具体的な応用事例紹介を通じて、ベイズモデリングに基づく機械学習の全体像を理解することができます。

本セミナーでは、プロセスインフォマティクスについて基礎から解説し、化学プロセスにおける前処理、モデル選定、小規模データ対応の実践ノウハウを解説いたします。

本セミナーでは、ベイズ推定を中心に機械学習の基本的な考え方と可能性を基礎から解説いたします。
階層モデルや時系列モデルなどの確率モデルが、画像処理や音声認識、自然言語処理、対話システムなどの技術課題にどのように活用されているかを解説いたします。

本セミナーでは、多目的最適化について初歩から応用まで体系的に理解するとともにその実践方法について理解するため、理論面だけでなく、得られた複数の解候補に対する解分析、PythonやMatlabで公開されている多目的最適化のためのツール紹介まで行います。