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本セミナーでは、統計学・機械学習について基礎から解説し、データ活用を推進する際に必要な知識や気をつけるべきポイントについて事例を交えて詳解いたします。

本セミナーでは、近年多くの需要・要望が寄せられている人工知能による異常検知について、背景となる基本的な考え方と、古典的なアルゴリズムの理解を深め、さらにAIによる高度な異常検知の基礎とアルゴリズム、応用例をPythonによる実習を通して学んでいきます。

認識精度などのモデル性能の向上とともに増加し、処理速度・消費電力・部品コスト等に影響する、メモリ使用量や演算量。
本セミナーでは、車載機器や組み込みIoTデバイス等の様々なエッジデバイスへのディープラーニングの実装が広がるなか、必要性が増しているモデル軽量化技術について、ディープラーニングの基礎から各手法、最新技術までを分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスの有効なアプローチの一つであるスパースモデリングの基礎とその活用方法について、Pythonを用いて実践する方法とともに説明いたします。
また、マテリアルズ・インフォマティクスにおけるスパースモデリングの応用事例を紹介し、ナノシートの高効率収集への応用や、その基礎技術の発展について解説いたします。

本セミナーでは、系統的データから帰納的に法則を見出すこと、所望の構造や機能をもつ化合物を系統的な実験から探索すること、データベースや計算化学による予測で候補化合物を絞り実験すること、といった従前の化学研究スタイルや演者の過去の研究を見直しながら、適用できそうなAI利用の研究例を紹介いたいます。
また、新しい化学研究のスタイルに期待しながら、実験中心のスタイルと比較しつつ、注意点等を知りたい方に敷居の低い化学的な内容や話題を提供いたします。

本セミナーでは、機械学習を効果的に活用するための基礎から応用までをやさしく解説いたします。

本セミナーは、自動車がカメラからの画像を用いて環境を理解する原理・基礎に重点を置いて説明いたします。
また、レーザーを用いて周囲の物体形状を計測するLIDAR (ライダー) を用いた環境認識技術についても触れます。

本セミナーでは、計測技術と機械学習・統計的推定を融合することで、より高頻度・高精度・高分解能・高信頼な計測や未知の対象の計測などを実現させる「計測インフォマティクス」について取り上げ、計測インフォマティクスの概要から、最新動向、具体的なアプローチ、研究開発事例までを詳しく解説いたします。