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...
2023/01/24 | 10:30~16:30
ディープラーニング(深層学習)の基礎とPyTorchを用いた画像認識モデ...
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た...
2023/01/27 | 13:00 - 17:00
スモールデータ機械学習の概要とエッジAI
ビッグデータ、IoT、AI 時代の到来とともに、テキスト、映像・画像、音声・音響などのあらゆるデジタルコンテンツが質量ともに肥大化し続けている。ビッグデータは膨大であるものの不必要なデータも多く...
2023/01/31 | 10:30 - 16:30
ロボットの運動制御と認識の学習~ロボット”自律化”の基礎と実用化...
本セミナーでは、ロボットの運動生成のための、機械学習・強化学習の基礎知識を提供します。ロボットを自動的に動かし、人手の介在を減らす(=自律化)技術は、地図生成、運動計画、学習制御、パターン認識...
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...
2023/02/07 | 10:30~16:30
時系列データの基礎と将来予測、異常検知への応用
講師は、専門の研究者ではなく、システム開発者なので、とにかく実践で使えることを第一に考えています。 前半で、機械学習・ディープラーニングを概観・整理します。データ分析の未経験者でもわかるように...
2023/02/08 | 10:30~16:30
「重回帰分析」や「主成分分析」等の 多変量解析の考え方と高分子材...
材料設計の目標は,高分子でもセラミックスでも機能を高いロバストで実現することにあり,これは新材料開発でも同様である。 しかし,20世紀においてその方法論は様々だったが,21世紀DXの進展により,...
2023/02/17 | 10:30~16:30
外観検査をデジタル化するポイントと ディープラーニングAIの作成法...
本セミナーでは外観検査をデジタル化・自動化するためのポイントとPython を用いてディープラーニングAIを作成する方法を解説する。新潟県の公設試に所属して いる講師は県内企業との共同研究などで...
2023/02/21 | 10:00 - 17:00
AI利用ロボット作業における動作生成の基礎と産業応用~作業動作の自...
ここ数年、AI(Machine Learning、Deep Learningなど)の応用が急速に進展し、各産業分野での利用例が報告されています。かたや、産業用ロボットへの適用は途上の段階にあり...
2023/02/21 | 10:00 - 17:00
3DCADを使ったスピーディな構想設計の進め方~企画書・設計書の書き方...
一流の設計職人を目指す技術者が、初めから間違った手法で仕事を続けていくと「我流」や「自己流」になってしまいます。いずれ、それを「主流」だと思い込み、他人に指摘されると憤慨します。したがって、二度...
2023/02/22 | 10:30~16:30
説明可能AI(XAI:explainable AI)の作り方とAIの業務への導入方法【...
プログラム 1 人工知能と機械学習 1.1 人工知能とは何か?~定義・考え方の推移など~ 1.2 機械学習概論~説明/事例に基づく学習など~ 2 深層学習(ディープラーニ...