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　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、自動車への自動運転の実現に向けた、周辺認識と空間認識技術について詳解いたします。

本セミナーでは、予防安全技術の歴史やロードマップを基にして、ドライバ状態検出技術の最新研究開発動向および将来の展望について詳細に解説いたします。
また、ドライバ状態を検出するに当たって活用が期待される統計科学的手法、機械学習の手法について解説いたします。

本セミナーでは、ニューラルネットワークの基礎技術を踏まえた上で、ディープラーニングで広く用いられる畳み込みニューラルネットについても解説いたします。

本セミナーでは、機械学習を活用した材料開発事例について解説いたします。

本セミナーでは、画像フィルタリングについて基礎から解説し、MATLABを併用して実際にアルゴリズムを提示、実行し、結果を確認しながら、解説を進めます。

本セミナーでは、画像処理の最新のアルゴリズムを分かりやすく紹介し、実装プログラム、デモ等も交えて説明いたします。

　機械学習、ディープラーニングの概要を解説します。また、Chainerを利用し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。