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機械学習のセミナー・研修・出版物

MTシステム (MT法) の基礎および異常検知・異常モニタリング・予防保全技術入門

2025年1月21日(火) 13時00分16時00分
オンライン 開催

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を使いこなすノウハウについて、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。

ベイズ最適化を活用した実験の効率化と開発期間短縮

2025年1月20日(月) 10時30分16時15分
オンライン 開催

本セミナーでは、実験の効率化に焦点を当て、研究知見を効果的に組み込んだデータ駆動型の実験計画手法、効率的な組成予測から試行回数の低減、製品開発まで事例を交えて解説いたします。

自然言語処理を活用した研究開発、材料分野への適応事例

2025年1月14日(火) 10時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、自然言語処理について基礎から解説し、自然言語処理ツールの選定、使い方とその活用、課題を基礎から解説いたします。

少数データ、データ不足における機械学習適用の問題解決方法とその戦略

2025年1月7日(火) 10時30分2025年1月21日(火) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、ディープラーニングで必ずしも学習データ数が多くない場合や異常検知で異常値のデータ数が少ないといった問題点を解決するための戦略について事例を交えながら紹介いたします。

ディジタル信号処理による雑音の低減/除去、ノイズキャンセリング技術とその応用

2024年12月25日(水) 10時00分16時00分
オンライン 開催

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。

ディープラーニングに基づく外観検査AI技術

2024年12月23日(月) 12時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、外観検査AIの導入に関心を抱いている技術者や管理責任者を対象とし、外観検査AIの概要、技術的背景、技術動向、導入の際に考慮すべき困難性などについて概説いたします。
また、画像からの異常検出技術の研究開発に用いられるベンチマークデータや、近年提案されている代表的な外観検査AIモデルについて紹介いたします。

AI機械学習原理を理解するための数式読み方入門

2024年12月23日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

機械学習のためのデータ前処理技術とノウハウ

2024年12月20日(金) 10時30分2025年1月10日(金) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習の成果を左右する「データ前処理」について取り上げ、その基本から、高度な前処理、自然言語・画像・音声におけるすぐに使える前処理技術、うまく対処できない時のための最新技術の調べ方のコツなどについて、PCを用いた演習を含めて実践的な内容を解説いたします。

Transformerニューラルネット 産業現場応用の研究動向

2024年12月18日(水) 10時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、生成AIブームの火付け役でもある Chat GPT など革新的なTransformerニューラルネットを基盤とした技術とその応用可能性について解説いたします。

少数データ、データ不足における機械学習適用の問題解決方法とその戦略

2024年12月17日(火) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、ディープラーニングで必ずしも学習データ数が多くない場合や異常検知で異常値のデータ数が少ないといった問題点を解決するための戦略について事例を交えながら紹介いたします。

少ないデータによる異常検知技術の導入と活用方法

2024年12月16日(月) 10時30分16時15分
オンライン 開催

本セミナーでは、生成AIを組み合わた少量データでの機械学習モデルの構築、最適なパラメータ、データ収集の留意点、スパースデータの防止策について詳解いたします。

AI機械学習の活用・導入のためにこれだけは押さえておきたい数学 超入門 2日間セミナー

2024年12月16日(月) 10時30分16時30分
2024年12月23日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

AI外観検査導入のための基礎と進め方・留意点

2024年12月13日(金) 12時30分2024年12月17日(火) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、中小製造現場でいくつかの導入実績をあげた講師が手がけたAI外観検査の取り組みを紹介いたします。
活動事例を通じて得られた、AI外観検査の導入プロジェクトの進め方から学習データの質と量の課題、学習を意識した画像情報の集め方、品質保証への対応までの知見を解説いたします。

機械学習/AIによる特許調査の高度化で実践するスマート特許戦略

2024年12月13日(金) 10時30分2024年12月16日(月) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、特許調査の実務について基礎から解説し、機械学習による特許調査をデモを交えて解説いたします。

AIニューラルネットワークが切り拓く次世代センシング技術

2024年12月13日(金) 10時30分2024年12月17日(火) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーは、データ分析の基礎から応用まで、原理から具体的な手法までを平易に解説いたします。
また、デジタル信号処理のテクニックや注意すべきポイントなどについても、生体信号や音声信号、振動信号、画像など、多くの具体例を交えて説明いたします。

機械学習のためのデータ前処理技術とノウハウ

2024年12月11日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習の成果を左右する「データ前処理」について取り上げ、その基本から、高度な前処理、自然言語・画像・音声におけるすぐに使える前処理技術、うまく対処できない時のための最新技術の調べ方のコツなどについて、PCを用いた演習を含めて実践的な内容を解説いたします。

AIニューラルネットワークが切り拓く次世代センシング技術

2024年12月11日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーは、データ分析の基礎から応用まで、原理から具体的な手法までを平易に解説いたします。
また、デジタル信号処理のテクニックや注意すべきポイントなどについても、生体信号や音声信号、振動信号、画像など、多くの具体例を交えて説明いたします。

AI外観検査導入のための基礎と進め方・留意点

2024年12月9日(月) 12時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、中小製造現場でいくつかの導入実績をあげた講師が手がけたAI外観検査の取り組みを紹介いたします。
活動事例を通じて得られた、AI外観検査の導入プロジェクトの進め方から学習データの質と量の課題、学習を意識した画像情報の集め方、品質保証への対応までの知見を解説いたします。

機械学習に基づいた不確実環境下における適応的実験計画

2024年12月4日(水) 13時00分16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、ベイズ最適化について取り上げ、ベイズ最適化の基礎について解説いたします。
また、不確実性を伴う制御できない変数が存在するもとでの制御可能変数の良さをロバスト尺度により定量化し、このロバスト尺度に対するベイズ最適化手法について紹介いたします。

機械学習/AIによる特許調査の高度化で実践するスマート特許戦略

2024年11月29日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、特許調査の実務について基礎から解説し、機械学習による特許調査をデモを交えて解説いたします。

機械学習/AIによる特許調査の高度化で実践するスマート特許戦略

2024年11月28日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、特許調査の実務について基礎から解説し、機械学習による特許調査をデモを交えて解説いたします。

AI・ロボットを活用した自律駆動型材料開発の最新動向と課題・展望

2024年11月27日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、自律駆動型研究の基礎、世界の最新動向、データ駆動型材料探索、研究プロセスの最適化、実験自動化、自律駆動型技術による材料開発事例、データ管理システムの構築、AI技術・ロボット技術の最新動向、自律駆動型材料開発の課題と展望などを解説いたします。

ディープニューラルネットワークモデルとMTシステムの基礎・学習データ最小化・ エンジニアリング応用入門

2024年11月27日(水) 10時00分2024年11月29日(金) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、エンジニアリングに適した人工知能技術であるニューラルネットワークモデルとMTシステムに関して、基礎的な解説を行った上で、製造業における具体的な事例を用いて応用ノウハウを解説いたします。

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