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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、マテリアルズ・インフォマティクスの有効なアプローチの一つであるスパースモデリングの基礎とその活用方法について、Pythonを用いて実践する方法とともに説明いたします。
また、マテリアルズ・インフォマティクスにおけるスパースモデリングの応用事例を紹介し、ナノシートの高効率収集への応用や、その基礎技術の発展について解説いたします。

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、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、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、マテリアルズ・インフォマティクスの有効なアプローチの一つであるスパースモデリングの基礎とその活用方法について、Pythonを用いて実践する方法とともに説明いたします。
また、マテリアルズ・インフォマティクスにおけるスパースモデリングの応用事例を紹介し、ナノシートの高効率収集への応用や、その基礎技術の発展について解説いたします。

本セミナーでは、生成AIの基礎から最新動向、特許調査への応用と今後の展望までを俯瞰的に解説いたします。

本セミナーは、新材料設計、材料製造プロセスの効率化、画像による材料検査の自動化を目指す技術者や研究者にとって、業務の質を向上させ、競争力を高めるための知識とスキルを提供いたします。

本セミナーでは、生成AIを活用する上での基本から、異常検知のための学習データの生成、導入に向けた実践方法をわかりやすく解説いたします。

本セミナーは、新材料設計、材料製造プロセスの効率化、画像による材料検査の自動化を目指す技術者や研究者にとって、業務の質を向上させ、競争力を高めるための知識とスキルを提供いたします。

本セミナーでは、材料開発加速化のための計算科学技術の重要性、マテリアルズ・インフォマティクスの活用による効果、必要なマテリアルズ・インフォマティクスの要素技術について解説いたします。

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、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。