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本セミナーでは、実環境での雑音の種類から話をスタートし、ディジタル信号処理において、それぞれの雑音に対して、どのような対処策があるかを詳細に説明いたします。
具体的なアルゴリズムを提示し、結果を確認しながら解説しますが、雑音の性質に応じた各種フィルタリング技術から、時変性がある従来対処困難とされていた雑音に対しても有効に働く、フレーム内処理方法やディープニューラルネットワークの利用までをカバーします。
最先端のWave-U-Netやその改善方法なども説明いたします。

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。

本セミナーでは、感性価値に関する理解を高めることを目指し、感性定量化の方法やビジネスにおける活用事例などを分かりやすく解説いたします。
また、感性評価分野において、AIが果たす役割が大きくなっていることから、AI活用のメリットや留意点についても解説いたします。

本セミナーでは、ケモインフォマティクスについて基礎から解説し、化合物の特性を予測・説明する回帰モデル、特性の予測方法、ベイズ最適化を用いた実験条件の探索方法の解説いたします。

本セミナーでは、ケモインフォマティクスについて基礎から解説し、化合物の特性を予測・説明する回帰モデル、特性の予測方法、ベイズ最適化を用いた実験条件の探索方法の解説いたします。

本セミナーでは、MIの教科書として執筆した著書「マテリアルズ・インフォマティクス実践ハンドブック」を題材とした座学 (MIを現場で進める上での考え方や知識など) とハンズオン (AIフレンドリーなデータへの整形や各タスクにおけるPythonコードの実行など) を扱います。

本セミナーでは、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を、実例を通じて解説いたします。

本セミナーでは、ケモインフォマティクスについて基礎から解説し、化合物の特性を予測・説明する回帰モデル、特性の予測方法、ベイズ最適化を用いた実験条件の探索方法の解説いたします。

本セミナーでは、外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説いたします。

本セミナーでは、レーザー加工分野への応用を例として、少ないデータで機械学習を適用した際に発生する問題点と対策、データを取得して機械学習する際のデータ取得方法の設計について詳解いたします。

本セミナーでは、AIを利用したビジネスモデルや製品開発予定の方の視点に立ち、AI関連発明の着眼点や留意点について分かりやすく解説いたします。
また、AIに関わる特許出願動向、係争事例と共同・委託開発における知財の取り決め、契約の実務について詳解いたします。

本セミナーでは、AIを利用したビジネスモデルや製品開発予定の方の視点に立ち、AI関連発明の着眼点や留意点について分かりやすく解説いたします。
また、AIに関わる特許出願動向、係争事例と共同・委託開発における知財の取り決め、契約の実務について詳解いたします。

本セミナーでは、実験計画法の基礎として原理と問題点から解説し、実験計画法の問題点を補うためにディープラーニングを併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。