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本セミナーでは、統計的機械学習理論を学ぶ上で重要となるトピックを網羅的に解説し、理論の基礎から全体像、そして、応用に対する考え方に至るまでを習得できるようにします。

本セミナーでは、浸透学習法 (PLM:Percolative Learning Method) について取り上げ、発明者である講師が基礎から解説いたします。

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、脳波を活用した領域への技術的参入・ビジネス展開に向けて、脳波の仕組み、計測方法、信号解析の基本、ブレイン・マシン・インタフェースへの応用例、ビジネス展開の可能性など、脳波の基礎と応用を詳しく解説いたします。

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、まず、線形カルマンフィルタのアルゴリズムを紹介し、数値例を通してカルマンフィルタの仕組みについて学習します。続いて、代表的な非線形カルマンフィルタである拡張カルマンフィルタ (EKF) と無香料カルマンフィルタ (UKF) のアルゴリズムを説明し、非線形カルマンフィルタを用いた状態とパラメータの同時推定を導入します。また、カルマンフィルタの数値的不安定性について述べ、その問題点に対処するUD分解フィルタを導入します。さらに、カルマンフィルタの2つの応用例を紹介いたします。

本セミナーでは、自然言語処理、生成AI・大規模言語モデルについて取り上げ、生成したデータの評価について、具体的な活用事例を交えて詳解いたします。

本セミナーでは、材料設計や生物実験、心理学実験など様々なタイプの実験のデザインで求められる実験計画法や統計的検定、ベイズ最適化などの効率的にデータを収集するための方法について解説いたします。