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
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本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。
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、画像認識・パターン認識の基礎から解説し、画像・映像の高速検索、応用として車載カメラでの認識について詳解いたします。
本セミナーでは、次世代カメラの画像処理について最新のアルゴリズムを分かりやすく紹介し、実装プログラム、デモ等もを交えて説明いたします。
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。
本セミナーは、現在の人工知能技術の基盤となる統計的な分類手法について解説し、人工知能の「中身」を理解していただくことを目的としています。
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、深層学習による時系列予測と振動からの異常検知について、基本的な手法と技術動向を解説いたします。
次に、周波数分析、再帰型・畳み込みネットワークによる特徴量化を解説いたします。
さらに、振動による異常検知について機械設備への適用事例を紹介いたします。
本セミナーでは、畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識分野における応用事例について説明いたします。
また、畳み込みニューラルネットワークの判断根拠の視覚的説明や応用方法、実装に向けた環境やディープラーニングフレームワークについても紹介し、実践的に活用できる内容を網羅的に説明いたします。
本セミナーでは、データ抜けや異常値への対応、データ量の調整、次元の削減、特徴の強調等、画像、言語、音を数値変換するポイント、データの収集から加工まで実践力を身につけていただけます。
本セミナーでは、人工知能・機械学習を活用した医療機器開発について基礎から解説し、参入にあたってのメリットとデメリット、開発コンセプト構築のポイントを解説いたします。
本セミナーでは、製品におけるキズ・欠陥、形材の地合、複雑な立体形状の陰影に紛れた不明瞭な欠陥像を検出するために画像処理、機械学習を利用した目視・外観検査自動化の実例を解説いたします。
本セミナーでは、生体情報を利用した感情・心理状態の推定技術について基礎から解説いたします。
また、生体情報と感情との対応、ストレスと感情・疲労と感情・快不快と感情の関係性、機械学習を利用した解析、推定事例を詳解いたします。
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、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。