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機械学習のセミナー・研修・出版物

ディープラーニングの基礎と応用事例解説

2019年4月16日(火) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、機械学習、ディープラーニングの概要を解説いたします。
また、サンプルプログラムを解説しながら、実際のデータをどう扱うかも解説いたします。
サンプルは、画像分類 (CNNによる分類) 、音による異常検知 (正常時の音からモデルを作成し、音の変化で異常発生を検知します) 、強化学習を用意いたします。

ディープラーニングの基礎と実践

2019年4月10日(水) 10時30分16時30分
愛知県 開催 会場 開催

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。

深層強化学習の具体的な使い方とポイント

2019年4月4日(木) 10時00分17時00分
東京都 開催 会場 開催

トポロジー最適化の基礎と応用およびAI技術の適用

2019年3月29日(金) 13時00分16時30分
東京都 開催 会場 開催

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。

認知ロボティクス

2019年3月29日(金) 11時00分16時00分
東京都 開催 会場 開催

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。

Rによる機械学習入門

2019年3月29日(金) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

逆強化学習による報酬関数推定

2019年3月29日(金) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

時系列データ分析の基礎とPython、Rを用いた実務への応用

2019年3月29日(金) 10時00分17時00分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。

ベイズ統計学入門

2019年3月27日(水) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

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いたします。

逆強化学習・模倣学習の基礎と応用

2019年3月27日(水) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

実務で使える機械学習入門

2019年3月26日(火) 10時00分17時00分
東京都 開催 会場 開催

確率的グラフィカルモデルの基礎とその応用

2019年3月25日(月) 11時00分17時00分
東京都 開催 会場 開催

物質・材料研究におけるデータ科学の活用事例と手法

2019年3月25日(月) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスの基本的知識から、具体的なデータ科学の活用手法・適用例、最新の話題を解説いたします。

深層学習 (ディープラーニング) の仕組み・回路・判断・処理の解明 & 説明とAIの業務への導入、活用方法

2019年3月20日(水) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、機械学習の考え方・種類・特徴・基礎手法・ディープラーニングの原理・特徴・課題など、基礎から産業応用までをやさしく解説いたします。

AI (人工知能) とデータに関する知的財産の取り扱いと契約の実務

2019年3月19日(火) 10時00分17時00分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、機械学習関連事業・人工知能開発に係る知的財産におけるリスクと未然防止について、AIデータ契約ガイドライン検討会 委員が詳解いたします。

画像処理技術を用いた外観検査・目視検査の自動化

2019年3月18日(月) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、製品におけるキズ・欠陥、形材の地合、複雑な立体形状の陰影に紛れた不明瞭な欠陥像を検出するために画像処理、機械学習を利用した目視・外観検査自動化の実例を解説いたします。

実習 TensorFlowで始める深層学習

2019年3月13日(水) 10時00分17時00分
東京都 開催 会場 開催

機械学習・ディープラーニングのための統計学入門

2019年3月12日(火) 13時00分17時00分
2019年3月13日(水) 10時00分16時30分
東京都 開催 会場 開催

機械学習・強化学習によるロボットの運動制御・認識の学習

2019年3月11日(月) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

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。

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