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本セミナーでは、できるだけ少量の学習データから有益なモデル化や利用が行える機械学習を実現するための手法について、数式やプログラムをほとんど使わずに率直かつ平易に解説いたします。

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、蒸留の基礎、蒸気圧と気液平衡の計算法、分離プロセスの決定、蒸留塔の設計、蒸留塔の最適運転、蒸留プロセス、蒸留塔の開発手法について詳解いたします。

本セミナーでは、おもに統計における正則化線形回帰という視点からスパースモデリングを概観し、多数提案されている主要な発展的手法も解説いたします。
さらに、具体的な問題をスパースモデリングにより定式化して効率的に解決する事例を、簡単なプログラム例とデモを交えて紹介いたします。

本セミナーでは、データが少ない場合に焦点を当て、人間の知識やシミュレーションを援用するベイズモデリング、逆に機械学習の結果から知識を抽出するスパースモデリング、さらには深層学習のデータ不足をどう補うか、機械学習のための効率的なデータ取得の工夫など、データ解析のための種々の戦略について事例を交えながら紹介いたします。

本セミナーでは、製造加工業の中でも特に品質検査 (表面・外観検査) 、故障診断と欠陥予知という三つの分野に応用した最新鋭のディープラーニング技術を紹介いたします。
応用事例を取り上げながら、解析手法の原理、解析手法の解析プロセス詳細、検証結果という流れで、説明と議論を重ねて展開いたします。

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解説いたします。
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、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。