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機械学習のセミナー・研修・出版物

製造業におけ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

2018年8月28日(火) 10時00分17時00分
東京都 開催

 実験計画法は、少ない実験回数で多くの構成要素が関係する現象の解析が可能です。その解析方法を使うと、本来、数千通りの実験が必要な場合でも、数十通りの実験回数で、構成要素間の最適な組合せ (因子ごとの最適条件) を見つけることが可能です。
 しかしながら、解析の前提として構成要素の組合せ効果が線形モデル (構成要素の影響が足し算で構成された単純なモデル) に基づくことを前提にしており、構成要素が複雑に絡みあう製造業の開発では、最適条件の推定が外れることが多々ありました。
 本セミナーでは、実験計画法の原理と問題点の解説を行い、その問題点を補うために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。
 実験計画法の導入を考えている初学者の方、これまで実験計画法や品質工学 (タグチメソッド) を使ったが上手く行かなかったという方々に、具体的な解決策を詳細に説明します。

進化的機械学習とその応用

2018年7月26日(木) 10時30分16時30分
東京都 開催

本セミナーでは、進化的機械学習による機械知能の構築と応用について詳解いたします。

ディープラーニング (Deep Learning) とロボットの行動系列学習

2018年7月19日(木) 10時00分17時00分
東京都 開催

本セミナーでは、ディープラーニングの手法について、その歴史と各種の学習アルゴリズムを概説します。その後、マルチモーダル学習という新しい分野へ応用した我々の最新研究の概要、ロボットの環境認識と行動学習への応用事例、最後に、リカレントニューラルネットへの展開等、将来の研究動向を議論します。

外観検査・目視検査のための画像処理・AI技術の活用

2018年7月18日(水) 10時30分16時30分
東京都 開催

 ものづくりの現場において、検査は欠くことのできない工程である。特に外観検査は、不良の流出を防ぐだけでなく、その製品や企業への信頼性を担保する上で、重要な検査工程となった。外観検査を自動化する場合、一般的には、対象ワークや検査項目に応じて、一品一様で既存の画像処理コマンドの組み合わせとパラメータ調整を行う。しかし近年、融通性の高いシステムへの要望が高まり、より汎用性の高い画像処理手法や、AI技術の活用が期待されている。
 本セミナーでは、産学共同研究における事例を通じて、実問題の解決に画像処理・AI技術をいかに活用するか、その方法論を解説する。

製造業におけるAI・IoT活用のポイント

2018年7月13日(金) 10時00分17時00分
島根県 開催

本セミナーでは、どのようにIoTに取り組んでいけばよいか、IoTビジネスの実践企業が解説いたします。

基礎からわかる強化学習

2018年7月9日(月) 10時30分16時30分
東京都 開催

センサフュージョンによる周辺環境認識と完全自動運転への応用

2018年7月5日(木) 10時30分16時00分
東京都 開催

本セミナーでは、歩行者検出、外界認識、膨大な演算量の処理など、自動車への人工知能応用の最新動向について解説いたします。

実務・ビジネスに活かすための機械学習によるデータ分析の勘どころと正しい進め方・結果の見方

2018年7月4日(水) 10時30分16時30分
京都府 開催

本セミナーでは、データ分析の正しいやり方・手順を学び、自分自身で正しくデータ分析を行えるようになること、データ分析結果を正しく評価できるようになることを目指します。

Deep Learning (ディープラーニング) を活用した画像認識

2018年7月4日(水) 10時00分17時00分
東京都 開催

本セミナーでは、最近注目されているDeep Learning (ディープラーニング) について、基礎的なところから応用事例まで解説いたします。

Windows10でTensorFlow実践セミナー

2018年7月3日(火) 10時30分16時30分
東京都 開催

時系列データ分析の基礎とPython, Rを用いた実務への応用

2018年6月29日(金) 10時30分16時30分
東京都 開催

本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。

製造業のための機械学習入門

2018年6月28日(木) 10時30分16時30分
東京都 開催

 製造業において機械学習を適用しようという試みは至る所で行われているが、実際の現場で有効に機械学習がうまくいっている事例はそれほど多くない。
 本セミナーでは、機械学習の得意不得意や限界を知り、使いこなすためのコツを事例を交えながら感覚がつかめるようにする。また、高品質な製品を開発する工程を短縮する最適実験計画への機械学習適用についても紹介する。

IoTを活用したモノづくりの進め方

2018年6月28日(木) 10時00分17時00分
愛知県 開催

本セミナーでは、生産・製造現場でのIoT (Internet of Things) 実用化のステップと課題を分かりやすく解説いたします。

Kerasを使ったDeep Learningによる画像認識の実装

2018年6月26日(火) 11時00分16時00分
東京都 開催

 本セミナーでは、画像認識問題を題材に、Deep Learning及び、Deep Learningのプログラミングについて解説します。
 まず、画像認識やDeep Learningの基本的な枠組みについて講義した後、PythonのパッケージであるKerasを使い、多層ニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワークの実装法を紹介します。
さらに、Fine tuningやData Augmentationといった基本的なテクニックについても実装例を示しながら解説します。

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