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本セミナーでは、確率的グラフィカルモデルと呼ばれる統計的機械学習モデルをテーマとして扱い、統計的機械学習モデルの基礎から応用、実装について詳解いたします。

本セミナーでは、CNNのディープラーニングによる顔識別の仕組みや動作、効果的な学習方法、ディープラーニングで実現した最先端の識別性能や更なる精度向上方法などを、多数の顔画像を例示して分かりやすく説明いたします。

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。

本セミナーでは、光学系を用いた画像の撮影に関する技術から、画像認識技術の概要、一般的な画像認識処理フロー、評価方法、ディープラーニングの基礎、様々な画像認識アルゴリズム、また外観検査などへの応用に関して解説いたします。

本セミナーでは、AIの活用において懸念されているリスク事例の紹介、リスクの原因となっている機械学習の技術的特徴の概説、リスクを軽減するための機械学習システムの検証技法や品質保証への取り組み、AI活用システムの品質確保のための技術例を詳解いたします。
また、AIプロダクト品質保証コンソーシアムや、機械学習品質マネジメント委員会から発行されているガイドラインや、欧州委員会が公開したAIAct法案など、国内外でのAI品質保証に向けた枠組みの動向について紹介いたします。

本セミナーでは、医薬学分野におけるケモインフォマティックス最前線と応用例を解説いたします。

本セミナーでは、蒸留の基礎、蒸気圧と気液平衡の計算法、分離プロセスの決定、蒸留塔の設計、蒸留塔の最適運転、蒸留プロセス、蒸留塔の開発手法について詳解いたします。

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、講師が研究事業で獲得した知見を踏まえ、機能安全の基礎や考え方、AI搭載システムの安全実現上の課題、AI搭載システムの機能安全適合方法などについて解説いたします。

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。