2022/12/15 | 10:30-16:30
セミナー「進化計算による多目的最適化の基礎と応用技術」の詳細情報...
このセミナーでは、進化計算による多目的最適化の基礎とその応用技術について解説します。 多目的最適化は、品質とコストのように相反する複数の目的関数を考慮しなければならず、産業応用や意思決定にお...
2022/12/20 | 10:00～16:30
開発成果の質と開発効率を向上させる『統計的組合せ最適化：実験計画...
本セミナーでは、まず、実験計画法の原理と問題点の解説を行います。その上で、実験計画法の問題点を補うために人工知能の一種であるディープラーニング（ニューラルネットワークモデル＝超回帰式）を併用した...
2022/12/20 | 10:00～16:30
開発成果の質と開発効率を向上させる『統計的組合せ最適化：実験計画...
実験計画法は、少ない実験回数で多くの構成要素が関係する現象の解析が可能です。その解析 方法を使うと、本来、数千通りの実験が必要な場合でも、数十通りの実験回数で、構成要素間の 最適な組合せ（...
2022/12/22 | 13:00 - 21:00 JST
機械学習超入門 ～代表的手法とそのアルゴリズムの概要をつかむ～ | ...
機械学習ってよく聞くけど、それって何なのか？ 「回帰分析」「ロジスティック回帰分析」「サポートベクターマシン」「ディープラーニング（深層学習）」「ニューラルネットワーク」「教師あり学習」「教師...
2022/12/24 | 10:30-16:30
セミナー「ディープラーニング（深層学習）の基礎とPyTorchを用いた画...
現在多くの分野で活用が進んでいる深層学習は，畳み込みや活性化関数，正規化といった処理をレイヤとして多層に重ねることで実装される．本講座では深層学習の基礎から，モデルを理解し開発できるようになる...
2023/01/19 | 13:00 - 17:00
「ガウス過程と機械学習の入門」★論理と数式と計算の裏に、直感的な...
■セミナーポイント・参加対象等 確率的モデリングに基づく機械学習の方法論を、ガウス過程回帰の方法を中心にして解説します。ガウス過程回帰は線形回帰、ガウス分布、カーネルトリックなどの機械学習に...
2023/01/19 | 10:00 - 17:00
『統計的組合せ最適化：実験計画法』と『Excel上で構築可能な人工知能...
実験計画法は、少ない実験回数で多くの構成要素が関係する現象の解析が可能です。その解析方法を使うと、本来、数千通りの実験が必要な場合でも、数十通りの実験回数で、構成要素間の最適な組合せ（因子ごと...
2023/01/20 | 10:00-16:30
セミナー「ディジタル信号処理による雑音･ノイズの低減／除去技術と...
最近、雑音低減･除去技術に関する注目が特に高まっています。騒音源からのノイズ低減や、認識技術の前処理など、その利用の仕方は様々ですが、実環境に即した雑音対策が今求められています。 本セミナー...
2023/01/27 | 10:30-16:30
セミナー「Pythonを使って理解する数学の基礎と機械学習への応用」の...
機械学習はPythonを使って実行することは可能ですが、その中身を理解するためには数学的知識が必要不可欠です。 数学を扱う講座は多いですが、本講座ではPythonを使って解説するところがオリジ...
2023/02/03 | 10:30 - 16:30
「異常検知」セミナー：深層学習（ディープラーニング）を用いた実践...
産業現場へのAI導入においてニーズが特に多い異常検知にフォーカス！理論的な解説＋複数企業との共同研究で得られた実践テクニックを数多く紹介します。 産業の現場において深層学習をはじめとする...