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、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技術の基礎知識・応用ノウハウ、製造業で実績があり簡便に使えるノウハウ、Excelのように簡単に使える人工知能構築ツール・アルゴリズム、仮想検査の構築方法、異常検出技術を活用した検査システム、製造業における人工知能の使いこなしノウハウについて、豊富な経験に基づき実践的に分かりやすく解説いたします。
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、ベイズ学習を利用するために必要な基礎知識から解説し、様々な分野へのベイズ学習の適用事例、高次元小標本に有効な機械学習法について詳解いたします。
本セミナーでは、自動運転・運転支援に利用されるミリ波レーダの検出原理からディープラーニングを用いた最新認識手法までを幅広く解説いたします。
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、機械学習を用いたプロジェクトにおいて、データが少ない場合に人間の知識やシミュレーションを援用したり、逆に機械学習の結果から知識を抽出したり、さらには機械学習のために効率的なデータ取得を工夫したりといった、データ解析のための戦略について事例を交えながら解説いたします。
本セミナーでは実験データを解析できるようになることを主眼におき、実験データの解釈のための可視化の方法や、実験、解析の計画設計のための手順、実験データを解析する際に起こりうる失敗事例の紹介を行います。
本セミナーでは、少ない学習データでも有効に活用できる機械学習の方法を分かりやすく解説いたします。
本セミナーでは、光学系を用いた画像の撮影に関する技術から、画像認識技術の概要、一般的な画像認識処理フロー、評価方法、ディープラーニングの基礎、様々な画像認識アルゴリズム、また外観検査などへの応用に関して解説いたします。
本セミナーでは、バイオ医薬品開発を効率化させるためのタンパク質デザイン法について基礎から解説し、凝集しやすい、安定性が低い等に対処するための様々な手法、設計の際に注意すべき点や、設計の成功率を高めるためのノウハウについて解説いたします。
本セミナーでは、データ解析のデモンストレーションを通して、スペクトルのピークフィッティング処理などに機械学習を取り入れることの有用性、取り入れ方について解説いたします。
また、受講者が各自持っているデータセットへ適用しやすいように、具体的な応用事例も豊富に紹介いたします。
本セミナーでは、自動運転・運転支援に利用されるミリ波レーダの検出原理からディープラーニングを用いた最新認識手法までを幅広く解説いたします。
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、機械学習を用いたプロジェクトにおいて、データが少ない場合に人間の知識やシミュレーションを援用したり、逆に機械学習の結果から知識を抽出したり、さらには機械学習のために効率的なデータ取得を工夫したりといった、データ解析のための戦略について事例を交えながら解説いたします。
本セミナーでは、衛星データについて取り上げ、衛星データの基礎知識から自社業務、新規事業へ衛星データを活用する方法、実際のビジネス活用、サービス立ち上げのポイントまで詳解いたします。
本セミナーでは、域外適用条項により大きな影響を受けるEU AI法の具体的な規制内容、留意点を実務的な視点から詳解いたします。
本セミナーでは、データ解析のデモンストレーションを通して、スペクトルのピークフィッティング処理などに機械学習を取り入れることの有用性、取り入れ方について解説いたします。
また、受講者が各自持っているデータセットへ適用しやすいように、具体的な応用事例も豊富に紹介いたします。
本セミナーでは、時系列データ分析の基礎である時系列重回帰分析の基礎的な理論から解説し、自己回帰モデルなどの数理モデルを市販ソフトであるExcelで使用する方法やクラウド上にあるサービスや開発環境により機械学習を利用する方法の概要と実例を紹介いたします。
本セミナーでは、材料開発の実務に資するデータ分析の考え方から材料開発現場における各種データ (表形式・画像・テキスト・スペクトル・時系列・有機材料・無機材料など) の扱い方、現場でよくある課題への対処法について解説いたします。
本セミナーでは、データの可視化、モデルの予測性能向上、モデルの逆解析を特に重点的に解説いたします。
また、分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例を紹介いたします。
ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクスにも役立つ内容となっております。
本セミナーでは実験データを解析できるようになることを主眼におき、実験データの解釈のための可視化の方法や、実験、解析の計画設計のための手順、実験データを解析する際に起こりうる失敗事例の紹介を行います。
本セミナーでは、少ない学習データでも有効に活用できる機械学習の方法を分かりやすく解説いたします。
本セミナーでは、時系列データ分析の基礎である時系列重回帰分析の基礎的な理論から解説し、自己回帰モデルなどの数理モデルを市販ソフトであるExcelで使用する方法やクラウド上にあるサービスや開発環境により機械学習を利用する方法の概要と実例を紹介いたします。
本セミナーでは、材料開発の実務に資するデータ分析の考え方から材料開発現場における各種データ (表形式・画像・テキスト・スペクトル・時系列・有機材料・無機材料など) の扱い方、現場でよくある課題への対処法について解説いたします。
本セミナーでは、域外適用条項により大きな影響を受けるEU AI法の具体的な規制内容、留意点を実務的な視点から詳解いたします。
本セミナーでは、時系列データ分析の基礎である時系列重回帰分析の基礎的な理論から解説し、自己回帰モデルなどの数理モデルを市販ソフトであるExcelで使用する方法やクラウド上にあるサービスや開発環境により機械学習を利用する方法の概要と実例を紹介いたします。
本セミナーでは、実験計画法の原理、問題点、問題点を補うため人工知能の一種であるニューラルネットワークモデル (超回帰モデル) を併用した非線形実験計画法について、事例を踏まえ、実践的にわかりやすく解説いたします。