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本セミナーでは、初めての方でも安心してご受講いただけるようPythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく解説します。

本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。

近年、データ同化の設計開発現場での活用が期待されております。
本セミナーでは、現実世界の運用稼働条件とバーチャル空間でのシミュレーションの隔たりを低減し、解析の精度向上・不確定性の定量化・低減を実現するデータ同化技術について取り上げ、データ同化の基礎から、具体的なアルゴリズム、適用事例、さらには発展的な話題までを解説いたします。

本セミナーでは、人作業・機械作業のデータ収集ポイント/リアルタイム管理・履歴管理データの切り分け・蓄積/活用ポイントについて、製造現場の人手不足問題を解消する豊富な実践事例を交えて詳解いたします。
既存の工場にIoTやAIを導入する際の手順、効率的・効果的なレイアウト設計、センサの選び方、データ収集の仕方、分析、活用、運用のポイントについて詳解いたします。

本セミナーでは、機械学習を用いて異常状態を検出するための、種々の判別分析手法や異常検知手法を解説いたします。

本セミナーでは、講師のこれまでの音声研究のノウハウと、各種企業との共同研究の経験値を組み合わせ、音が故障検知や故障予知にどのように利用できるかを説明いたします。
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した後、それらの故障検知への利用方法、およびその故障予知への発展の方法について、可能なアプローチをご紹介いたします。
また、実際の環境音、騒音などを鑑みて、比較的平易に取り組める雑除去手法も紹介いたします。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスについて基礎から解説し、材料開発に機械学習を応用する際に起こる問題点とその解決策を分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、Multi-Sigmaの基本的な原理と具体的な解析手順を学ぶとともに、今後様々な分野における活用方法について説明いたします。