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本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説します。センシング、制御、あるいは機械学習などのAI の分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。できれば、古典制御や現代制御、確率過程などの知識をお持ちの方が望ましいですが、高等学校の数学の知識があれば、本セミナーを理解できるようにお話ししたいと考えています。
本セミナーでは、まず、線形カルマンフィルタのアルゴリズムを紹介し、数値例を通してカルマンフィルタの仕組みについて学習します。
つづいて、非線形カルマンフィルタの考え方を簡単に述べます。最後に、カルマンフィルタを利用する上で重要である時系列データのモデリングについてもお話しします。

本セミナーでは、完全自動運転に向けた周辺環境認識の要点と反射光、積雪対策について解説いたします。

本セミナーでは、実験計画法の原理と問題点の解説を行い、その問題点を補うために人工知能の一種であるニューラルネットワークモデル (超回帰モデル) を併用した製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

本セミナーでは、まずウェアラブルセンサと機械学習による人間の心理状態の予測・推定の有用性と必要性について触れ、これらを導入し、活用するための留意点について解説するとともに、質疑応答を通して理解を深めます。
その上で、感情が喚起したさいの生体信号の変化や認知的負荷時の動作の変化について解説し、動作と生体信号、認知的負荷の関係についての理解を深めます.また実例を交えて、機械学習を解説し、理解を深めます。
本セミナーを受講することで、ウェアラブルバイタルセンサやモーションセンサを用いたココロの可視化や機械学習を活用したインテリジェント製品の開発に役立ちます。

　製造業において機械学習を適用しようという試みは至る所で行われているが、実際の現場で有効に機械学習がうまくいっている事例はそれほど多くない。
　本セミナーでは、機械学習の得意不得意や限界を知り、使いこなすためのコツを事例を交えながら感覚がつかめるようにする。また、高品質な製品を開発する工程を短縮する最適実験計画への機械学習適用についても紹介する。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスを活用して、最適かつ効率よく材料を開発するための手法、設計技術を詳解いたします。

本セミナーでは、このロボットに代表される知能情報機械を対象に、その認知システム、動作の自律的な発達、獲得に関する研究分野である、認知ロボティクスについて解説いたします。