技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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。
本セミナーでは、開発者・事業担当者向けに、AIのデータ収集、AI開発、AIソリューション提供までの各ステージにおける特許戦略について解説いたします。
また、改正が予定されているAI用学習データの保護についても言及いたします。
本セミナーでは、エッジAIの基礎から社内への導入、異常検知などへの応用まで事例を交えて詳解いたします。
本セミナーでは、講師が研究事業で獲得した知見を踏まえ、機能安全の基礎や考え方、AI搭載システムの安全実現上の課題、AI搭載システムの機能安全適合方法などについて解説いたします。
本セミナーでは、機械学習における「教師なし学習」について、特に要望の多い「異常検知」の理論や手法の説明とともにPythonを用いた実装の解説を交えて機械学習の理解を深めます。
本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスを活用して最適かつ効率よく材料を開発するための手法、設計技術を詳解いたします。
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、医療機器への組込ソフトウェアおよびソフトウェア単体医療機器という視点から、AIを利用したソフトウェアシステム開発を如何にレギュレーションに対応させるのかというポイントを詳解いたします。
本セミナーでは、警察庁で顔画像識別技術の応用研究に従事した経験を持つ講師が、顔識別の仕組みから、その性能、最新動向、ディープラーニングの具体的な活用方法までを解説いたします。
顔画像識別技術の動作原理 (顔画像の検出・特徴抽出・照合の仕組み) と動作特性 (検出・特徴抽出・照合の速度、顔画像の緻密さ及び鮮明さ・撮影角度・経年変化・表情やアクセサリーの有無が識別精度に及ぼす影響) について、また、最先端の高精細デジタル監視カメラが備える高度な機能・性能 (誤り訂正機能・3次元ノイズリダクション機能・ワイドダイナミックレンジ機能・最低被写体照度) について解説いたします。
本セミナーでは、Traditional 510 (k) に含める書類を概説し、新規special 510 (k) 、Abbreviated 510 (k) プログラムの変更点、利点、どのような書類が申請に必要かを説明いたします。
本セミナーでは、簡単な例題やプログラム演習を通して、強化学習がうまく働く仕組みや応用例を解説するとともに、脳の情報処理との相同性や相違性を紹介いたします。
本セミナーでは、機械学習、ディープラーニングの概要を解説いたします。
また、画像 (分類) 、音 (異常検知) 、センサーデータ等、それぞれの例で解説いたしますので、それぞれがどのように取り扱われるか、注意点は何かを具体的に解説いたします。
本セミナーでは、ディープラーニングによる異常検知について基礎から解説し、異常データが無い・少ない場合や未知の異常を検出する方法、オートエンコーダーとGANの使い分け、組み合わせ等のノウハウを詳解いたします。
本セミナーでは、最近特に必要性が注目されている「説明できるAI」について、深層学習などのブラックボックス機械学習の説明性向上、決定木などのホワイトボックス機械学習の精度向上の方法、次世代AIである進化的機械学習、企業へのAI導入を成功させるコツについて平易に解説いたします。
本セミナーでは、動作するロボットへの応用に関連する運動計画・地図生成・パターン認識・機械学習・強化学習等の諸技術の概略を解説し、ロボットの自律化に関連する技術・研究動向について解説いたします。
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、現在の自動運転自動車のセンシングに欠かせないセンサとなっているLiDARを一例として取り上げ、自動運転自動車周囲に存在している移動物体の運動推定手法を題材とした状態推定アルゴリズムの解説を行います。
また、金沢大学の実装例を交えて解その他の自動運転全般の技術の概要についても解説いたします。
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。