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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、データ解析について取り上げ、Excelを活用した多変量解析の基本からニューラルネットワーク非線形解析 、逆問題解析まで解説いたします。

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、最近の技術的基盤となっているTransformerとBERTの基本的な考え方を理解することを目標に、深層学習の初歩的な内容からの主要な技術とその自然言語処理への応用について概説いたします。

本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。

本セミナーでは、エンジニアリングに適した人工知能技術であるニューラルネットワークモデルとMTシステムに関して、基礎的な解説を行った上で、製造業における具体的な事例を用いて応用ノウハウを解説いたします。

本セミナーでは、機械学習の入門的コンテンツ、材料研究におけるデータ科学の活用事例、解析ツール等の紹介を行いながら、マテリアルズインフォマティクスの全体像を示します。
また、物質構造記述子、構造物性相関解析、材料設計、実験計画法、転移学習によるスモールデータ解析、ディープラーニング等の話題を中心に講義を行います。

本セミナーでは、ベイズ推定に基づく画像処理手法であるベイズ画像処理について、基礎から解説いたします。

本セミナーでは、製造現場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、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。