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本セミナーでは、工場・化学プラントにおける時系列データの収集・解析、機械学習を組み合わせ、故障予測や異常発生予測に活かす方法とポイントを詳解いたします。

本セミナーでは、Pythonを利用して時系列分析の技術や理論を基礎から学びたい方を対象に、演習を中心としたワークショップ形式で分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、予防安全技術の歴史やロードマップを基にして、ドライバ状態検出技術の最新研究開発動向および将来の展望について詳細に解説いたします。
また、ドライバ状態を検出するに当たって活用が期待される統計科学的手法、機械学習の手法について解説いたします。

本セミナーでは、ブラックボックス的な性質が課題となる機械学習技術について取り上げ、モデルの判断根拠や内部挙動を説明する解釈性付与について、具体的手法から活用技術、機械学習を用いた開発・ビジネスにおいて解釈性が可能にすること、今後求められる技術や方向性などを解説いたします。

本セミナーでは、データの可視化、モデルの予測性能向上、モデルの逆解析を特に重点的に解説いたします。
また、分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例を紹介いたします。
ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクスにも役立つ内容となっております。

本セミナーでは、ばらつきのある良品検査、学習速度の高速化など、外観検査における画像認識・機械学習の現状と可能性について解説いたします。