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本セミナーでは、ケモ・マテリアル・データのをもとに、Rプログラミングによる統計検定、多変量データの作り方、さまざまな視覚化法、機械学習、化学構造情報処理について実習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、言葉や文章に含まれる「曖昧さ」等を処理し、正しく解釈するための自然言語処理について学びながら、ソーシャルメディアを対象としたテキストマイニングについて解説いたします。

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、ベイズ統計学について基礎からわかりやすく解説し、一般的な統計学との違い、ベイズ統計学の使いどころがわかる事例も紹介いたします。

本セミナーでは、画像認識問題を題材として、まず軽量化の観点からディープラーニングの基礎を説明した後、様々な軽量化技術のテクニックを紹介いたします。
各テクニックに関しては、AI系の有力国際会議 (CVPR、ICLRなど) やプレプリントサーバ (ArXiv) に掲載されている最新技術を主に扱い、理論的な厳密さよりもイメージやコンセプト重視でわかりやすく説明いたします。

本セミナーでは、外観検査のAI化というテーマで、AIやディープラーニングの基礎的な部分から実際に製造現場で応用するためにどのように取り組んで行くのかといったポイントをデモンストレーションを交えながら詳解いたします。

本セミナーでは、機械学習・ディープラーニングの基礎から解説し、センサー等の時系列データデータの分析の手法と実践のポイント、処理の違いによって結果がどの程度の際が生まれるかを実験し、説明いたします。

本セミナーでは、AI、ロボットを活用した短時間で大量の実験データを取得する方法、研究者の技量や経験・勘に頼らない効率的な実験の実現のポイントについて詳解いたします。

本セミナーでは、トポロジー最適化の基礎から適用事例、機械学習技術を応用した最適設計までを解説いたします。

本セミナーでは、データの使い方の基礎から、いま人工知能で話題となっているディープラーニングまで、基本的な考え方と手法の原理を解説いたします。