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本セミナーはPC実習を交えて、機械学習の本質を理解し、Pythonライブラリの基本的な使い方を習得していただきます。

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、ディープラーニングの手法について、その歴史と各種の学習アルゴリズムを概説します。その後、マルチモーダル学習という新しい分野へ応用した我々の最新研究の概要、ロボットの環境認識と行動学習への応用事例、最後に、リカレントニューラルネットへの展開等、将来の研究動向を議論します。

　機械学習・ディープラーニング・人工知能技術の流行により、自社で埋もれている大量のデータやビッグデータを、機械学習を用いて業務に役立てることができるのでは、と考える方が急増しています。
　機械学習・ディープラーニングについてはさまざまな書籍が刊行され、オープンソースのライブラリも充実してきています。これらの書籍を参照し、ライブラリを利用することで、誰でも簡単に機械学習を利用したデータ分析を行うことが可能となりました。
　しかし、機械学習のアルゴリズム自体は書籍を参照しライブラリを利用することができても、実際にデータをどう扱って処理し、活かしていけばよいかわからない、という声も聞かれ、関連の情報も不足しているように見受けられます。データの前処理や分析の正しいやり方・手順を理解していなければ、質の高い分析結果を得ることができないだけでなく、誤った判断を下してしまう危険性もあります。
　また、機械学習の急速な進展からか、誤った方法による分析結果が提出されることも多く、受け取る側の方でも正しい評価指標によりそれを判断することが求められます。
　本セミナーでは、データ分析の正しいやり方・手順を学び、自分自身でデータ分析を行えるようになること、または他者のデータ分析結果を評価できるようになることを目指します。

本セミナーでは、歩行者検出、外界認識、膨大な演算量の処理など、自動車への人工知能応用の最新動向について解説いたします。

本セミナーでは、データ分析の正しいやり方・手順を学び、自分自身で正しくデータ分析を行えるようになること、データ分析結果を正しく評価できるようになることを目指します。