2022/06/29 | 10:30~17:30
マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と計算化学・機械学習を連携...
マテリアルズ・インフォマティクスの概要について説明し、機械学習に加えて、計算化学などの数値計算の基礎理論をなるべく平易に説明します。また、分子構造や離散的な測定データを、機械学習で利用するため...
2022/06/29 | 10:30~16:30
グラフニューラルネットワーク(GNN)の基礎と応用【提携セミナー】 | ...
グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても述べる。
2022/07/27 | 10:30~16:30
これから始めるグラフニューラルネットワーク(GNN)入門【提携セミナー...
グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても述べる。
2022/10/26 | 13:00-17:00
グラフニューラルネットワーク入門《基礎・様々な手法・応用例・関連...
本講演では、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても述べる。
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(...
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...
【第7回】多層ニューラルネットワークのなが~い式を行列でシンプルに...
機械学習系の本では非常に有名な、『ゼロから作るDeep Learning』の内容に沿って解説します!前回に引き続き、行列計算を利用してニューラルネットワークを整理します。
【第6回】ニューラルネットワークを行列で整理 - YouTube
機械学習系の本では非常に有名な、『ゼロから作るDeep Learning』の内容に沿って解説します!今回は行列計算を利用してニューラルネットワークを整理します
【第5回】パーセプトロンとニューラルネットワークの違い~様々な活性...
機械学習系の本では非常に有名な、『ゼロから作るDeep Learning』の内容に沿って解説します!今回はパーセプトロンとニューラルネットワークの違いと活性化関数の違いを解説します!
2024/01/23 | 10:30 ~ 17:30
畳み込みニューラルネットワークによる画像認識技術と高精度な外観検...
・AI(機械学習)を外観検査、画像認識、信号認識に適用し、高精度な外観検査の実務に活かすための講座! ・畳み込みニューラルネットワークによる外観検査、画像認識技術に適用する技術のノウハウを...
無線通信機における非線形補償のためのディープラーニング適用 ビデオ...
無線通信機では、アナログ回路の特性(周波数特性や非線形性)により、信号品質が劣化する。特に、伝送速度の高速化に向けて無線信号が広帯域化した場合、信号品質の劣化はより大きくなる。これに対し、アナロ...
2024/02/20 | 10:30~16:30
Z240220:実例で学ぶ : AIニューラルネットワークが切り拓く 次世代セ...
本セミナーはAI技術の基礎をわかりやすく説明し、ニューラルネットワークの各種モデルとディープラーニングについて、それらの基本原理および応用について実例を挙げながら紹介します。さらにディープランニ...
Comprehensive Guide to Artificial Intelligence(AI) for All | Ude...
AIとディープラーニングとは何かを明確に定義する MNISTおよびCIFAR10データセット用のIBMWatsonで畳み込みニューラルネットワークを構築する(コーディングなし) IBM Wa...
Introduction to Artificial Neural Network and Deep Learning | Ud...
データサイエンス ニューラルネットワーク 人工ニューラル ネットワークとディープ ラーニングの概要 Java と Neuroph のデータ サイエンスに最適な機械学習手法と画像認識への応用