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

機械学習のセミナー・研修・出版物

はじめてのPython入門と教師あり学習・教師なし学習

2017年11月30日(木) 10時30分 ~ 16時30分
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Pythonではじめる機械学習入門講座

2017年11月29日(水) 10時30分 ~ 16時30分
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遠赤外線カメラ (ナイトビジョンカメラ) の基礎とディープラーニングを組合わせた人検知技術

2017年11月28日(火) 11時00分 ~ 16時00分
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本セミナーでは、遠赤外線カメラをナイトビジョンカメラとして使用する場合のポイントについて解説いたします。また、人検知画像処理とレンズの焦点距離による人検出能力についても解説いたします。

人工知能の基礎と自動車展開 (自動運転) への考え方・本質を理解する講座

2017年11月28日(火) 10時30分 ~ 16時30分
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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。

ディープラーニングとパターン認識、最先端の人工知能へ

2017年11月27日(月) 11時00分 ~ 16時30分
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本セミナーは、ディープラーニングと触れ合うための必須の知識習得を目標としています。

強化学習入門

2017年11月24日(金) 10時30分 ~ 16時30分
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本セミナーでは、数ある人工知能手法の中でも今とくに注目されている「深層強化学習」について動画やデモを用いてわかりやすく解説いたします。

センサフュージョンのための状態推定アルゴリズム解説と自動車の自動運転への展開

2017年11月20日(月) 10時30分 ~ 17時00分
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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。

SLAM技術の基礎と応用

2017年11月17日(金) 10時30分 ~ 16時30分
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Deep Learning (ディープラーニング) を活用した画像認識

2017年11月17日(金) 10時00分 ~ 17時00分
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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。

生産管理における IoT システム設計の最新動向

2017年11月16日(木) 12時30分 ~ 16時30分
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本セミナーでは、IoTシステムの具体的な設計・導入手法について、事例、最新動向をふまえながら解説いたします。

創薬・DR成功のためのビッグデータ・人工知能 (ディープラーニング) の活用法

2017年11月16日(木) 10時30分 ~ 16時30分
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本セミナーでは、生体ビッグデータを用いて、創薬・DRを行う研究の現状、AIの創薬での使用法の実際、有望視されるビッグデータ創薬・DRおよびAI創薬・DRの方法と実際について詳解いたします。

カルマンフィルタ、機械学習を学ぶために必要な数学入門

2017年11月15日(水) 11時00分 ~ 16時30分
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本セミナーでは、カルマンフィルタや機械学習を学ぶために必要な数学に焦点を絞って解説いたします。

強化学習入門

2017年11月13日(月) 10時30分 ~ 16時30分
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深層学習 (ディープラーニング) の数理

2017年11月10日(金) 10時30分 ~ 16時00分
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機械学習による異常検知入門

2017年11月2日(木) 10時30分 ~ 16時30分
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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。

強化学習入門

2017年10月30日(月) 10時30分 ~ 16時30分
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Rによる時系列データ分析の進め方

2017年10月30日(月) 10時00分 ~ 17時00分
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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。

時系列解析入門

2017年10月27日(金) 11時00分 ~ 16時00分
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Pythonで学ぶ機械学習入門

2017年10月26日(木) 10時30分 ~ 17時30分
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Pythonではじめる機械学習入門講座

2017年10月26日(木) 10時30分 ~ 16時30分
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製薬企業におけるIn silico創薬の体制作りとスパコン・人工知能活用

2017年10月26日(木) 10時00分 ~ 17時45分
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