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本セミナーでは、機械学習の性能を引き出すための様々なデータに対する前処理の考え方と具体的方法について理解を深めるとともに、AIを有効に活用するための特徴量エンジニアリングの基礎について習得していただきます。

本セミナーでは、機械学習の概論や、機械学習に必要な数学の知識から始まり、機械学習の基本的な手法、産業応用の事例などを網羅して説明いたします。

本セミナーでは、「感性・感情・印象」の評価・定量化・モデル化について研究事例を紹介しながら、技術としての展開の可能性を議論いたします。
さらに、生体計測による心理状態の推定の可能性と応用についても議論いたします。

本セミナーでは、人工知能技術・機械学習について基礎から解説し、化学における人工知能技術・機械学習の適用および事例を解説いたします。

本セミナーでは、材料データを主なターゲットに、実践上現れる様々な探索設定に対して、ベイズ最適化と呼ばれる機械学習の手法がどのような枠組みを提供するのか紹介いたします。

本セミナーでは、統計手法選択・サンプルサイズの決定について根拠として説明出来るようにわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、データ駆動型のアプローチの一つであるベイズ最適化に注目し、基本的な方法論と現実の問題を計算機上でシミュレート可能なモデルに落とし込むアイデアについて解説いたします。

本セミナーでは、ビッグデータからの知識発見のための技術としての教師なし学習について、基礎から解説いたします。
特に統計解析ソフトRやプログラミング言語Pythonを用いた分析デモを見ながら、実際の解析を実感できるようにいたします。

本セミナーでは、ディジタル信号処理の基礎から、音の特徴量の求め方までを平易に解説いたします。
また、故障検知への利用および故障予知への発展の方法へのアプローチを紹介いたします。

本セミナーでは、自社の課題に有効な手法を選択・活用できるようになることを主眼に、異常診断技術の本質や考え方、異常診断に活用される機械学習手法とMTシステムの基礎と応用、異常診断技術の適用事例などを解説いたします。

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。

本セミナーでは、計測技術と機械学習・統計的推定を融合することで、より高頻度・高精度・高分解能・高信頼な計測や未知の対象の計測などを実現させる「計測インフォマティクス」について取り上げ、計測インフォマティクスの概要から、最新動向、具体的なアプローチ、研究開発事例までを詳しく解説いたします。