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、時系列データを対象にし、データの個性を定量化する統計的指標や、数式として表現する時系列モデルを多数紹介いたします。更に、応用として「将来予測」や「異常検知」に着眼し、より高度な機械学習モデルを取り入れつつ、実務への応用をサポートいたします。
本セミナーでは、極力数式は使わずに、機械学習について導入から活用までの一連のプロセスを豊富な演習を通して2日間でじっくり学んでいただけます。
本セミナーでは、生産現場で発生するデータの活用方法、現場でのAI活用を進めるうえでのポイントを解説いたします。
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、深層学習による時系列モデルの基本的な手法と最新の研究事例を解説いたします。
モデルとして、再帰型ネットワーク、LSTM (長・短期記憶) 、注意型ネットワーク、コネクショニスト時系列分類法、敵対的生成モデル (GAN) とその時系列への適用について解説いたします。
本セミナーでは、機械学習を用いて異常状態を検出するための、種々の判別分析手法や異常検知手法を解説いたします。
人工知能はどのような理由、因果関係で“異常”と判断するのか?
本セミナーでは、機械学習技術による異常検知の原理、特徴を分かりやすく解説いたします。
本セミナーでは、機械学習、AIを使いこなす上で、注目を集めるベイズ統計を分かりやすく解説いたします。
本セミナーでは、大量の教師データを必要としない関数推定、異常検知、深層学習の作り方について詳解いたします。
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。