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、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。
本セミナーでは、画像認識・パターン認識の基礎から解説し、画像・映像の高速検索、応用として車載カメラでの認識について詳解いたします。
本セミナーでは、カルマンフィルタを主に、状態推定アルゴリズムを解説し、自動車の自動運転への今後の展開を考えます。
本セミナーでは、近年大きく注目されている機械学習の基本的な考え方や代表的な分析法、研究・応用例を紹介すると共に、機械学習をシステム・サービス・製品開発に利用していく際の考え方についてまとめます。
本セミナーでは、機械学習の理論をできるだけわかりやすく説明いたします。
適宜Pythonによるサンプルコードや実際の機械学習を利用したアプリやシステム、サービスなどの事例を示しながら解説いたします。
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。
本セミナーでは、機械学習の理論をできるだけわかりやすく説明いたします。
適宜Pythonによるサンプルコードや実際の機械学習を利用したアプリやシステム、サービスなどの事例を示しながら解説いたします。
本セミナーでは、複数の感覚間の情報がどのように関わりあっているかを理解し、 製品にどう応用していくかを実事例とともに解説いたします。
本セミナーでは、最近注目されているDeep Learning (ディープラーニング) について、基礎的なところから応用事例まで解説いたします。
本セミナーでは、画像認識・パターン認識の基礎から解説し、画像・映像の高速検索、応用として車載カメラでの認識について詳解いたします。
本セミナーでは、「Netflixによる映画の評価予測コンテスト」「Suicaやクレジットカードの使用履歴からどの程度個人の特定ができるか」など、機械学習について演習を交えて解説いたします。
本セミナーでは、スパース学習の基礎から解説し、スパース学習が有効な統計モデル、スパース学習手法、応用事例、効率的な最適化手法について詳解いたします。