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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。

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、IoT (Internet of Things) /AI (人工知能) の導入をスモールスタートで考え、極力コストを抑えた推進方法について、IoT (Internet of Things) /AI (人工知能) の導入のコンサルタントとして数多くの実績のある講師が、活用事例や失敗事例などを交えてわかりやすく解説いたします。

本セミナーは、自動車がカメラからの画像を用いて環境を理解する原理・基礎に重点を置いて説明いたします。
また、レーザーを用いて周囲の物体形状を計測するLIDAR (ライダー) を用いた環境認識技術についても触れます。

本セミナーでは、時系列データを対象にし、データの個性を定量化する統計的指標や、数式として表現する時系列モデルを多数紹介いたします。更に、応用として「将来予測」や「異常検知」に着眼し、より高度な機械学習モデルを取り入れつつ、実務への応用をサポートいたします。