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本セミナーでは、異常検知の考え方から、異常検知に利用される基本的な機械学習アルゴリズムとその理論・応用について紹介し、機械学習による異常検知の全体像を掴むことを目的としています。

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、移動物体の状態を推定しながら追跡を行う技術を丁寧に解説いたします。

本セミナーでは、Pythonを利用した実習を交え、基本的な機械学習の手順やデータ解釈の仕方を習得していただきます。

本セミナーでは、カルマンフィルタの実践的な応用法を解説いたします。

本セミナーでは、機械学習をこれから勉強しようとしている初学者の方を対象にして、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。

本セミナーでは、カルマンフィルタについて基礎から、できるだけわかりやすく解説いたします。
また、センシング、制御、機械学習など、カルマンフィルタの実践的な応用法を解説いたします。