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本セミナーでは、データ分析に生成AIを応用する方法について、データ分析および生成AIの基礎から具体的なテクニックをわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、ロボットの動作計画・認識・制御・学習と強化学習応用について解説いたします。

本セミナーでは、AIモデルのコンパクト化に関する技術について基礎から解説し、AIモデルの動向、蒸留、量子化、枝刈りによるコンパクト化技術を詳解いたします。

本セミナーでは、確率論の基礎から始め、実践的な推測方法を踏まえつつ、機械学習と脳科学におけるベイズ統計の利用までを説明いたします。

本セミナーでは、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を、実例を通じて解説いたします。

本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説いたします。
センシング、制御、あるいは機械学習などのAIの分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。

高速信号処理への対応や少量データでも学習可能といった利点を有し、近年注目されているリザバーコンピューティング (RC) 。
本セミナーでは、リザバーコンピューティングの原理・特徴、物理RCの動作原理・ソフトウエアベースとの違い、物理RCの種類、物理RCの基礎研究 (光学、機能性材料や電子デバイスを用いたコンピューティング) と応用に近い研究の具体例、社会実装に向けた応用 (音声・画像認識、無線通信要素技術、個人医療等) と技術課題、今後の展望までを解説いたします。

本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。

本セミナーでは、IoTの技術要素を解説すると共に、これらの適用例について具体的な事例を中心に紹介いたします。

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。

本セミナーでは、強化学習について基礎から解説し、ロボットなどの機械制御への応用が特に期待される最新の強化学習アルゴリズムや、応用の際に悩みの種となりやすい報酬の設計指針や対処法について実際の応用事例と合わせて紹介いたします。

本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。

高い精度と低い計算コストの両方を備え、物性研究に革新をもたらすと注目されている機械学習原子間ポテンシャル。
本セミナーでは、機械学習原子間ポテンシャルの理論的背景・利点・種類といった基礎から、学習データの生成やコスト関数の設計といった構築方法、具体的な応用事例、最新技術、現状の課題と今後の展望などについて解説いたします。