2022/10/26 | 10:00-16:30
セミナー「画像の品質(画質)を高精度に評価する方法のノウハウ」の詳...
今、産業界で、画像の品質を高精度に計測する方法が求められております。これまでの、多くの人に評価値を求め、それらを集計していく主観的評価方法から、コンピュータに自動的に評価値を算出してもらう客観...
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。
2022/11/10 | 10:30~16:30
詳解 Transformer【WEBセミナー】 | セミナーのことならR&D支援セン...
近年、「Transformer」という深層学習モデルが、自然言語処理や画像処理、音声処理といった様々な分野の多くのタスクで最高性能を達成し、注目を集めています。本講座では、そのTransform...
2022/11/14 | 12:30-16:30
セミナー「リザバー・コンピューティングの基礎および応用技術 ~産業...
近年、ビッグ・データ時代の幕開けとともに認知コンピューティングへの関心が高まっています。特にクラウドのみならず、エッジから発生するビッグ・データに対し、分類や識別、予測と言った認知処理をいかに効...
2022/11/29 | 10:30~17:00
製造業における人工知能「ディープニューラルネットワークモデルとMT...
最先端技術であるディープラーニングが話題になり、人工知能ブームが再来していると言われています。 最先端の技術は重要ではありますが、製造業の技術者が開発実務に活用するには敷居が高いことが課題で...
2022/12/09 | 10:30-17:00
「畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とVision Transformerの基礎...
深層学習の代表的な手法である畳み込みニューラルネットワークは画像認識分野で様々なタスクへの応用が進んでいる.また,近年は自然言語分野で提案されたTransformerを応用したVision Tr...
2022/12/12 | 10:30 - 16:30
「AI制御」セミナー:制御,推定,診断,AI,ディープラーニング,ニ...
制御の基礎となる古典制御を概観する。続いて,AI技術の基礎となるニューラルネットワークの基礎について説明するとともに,データ拡張,転移学習,可視化技術など最近の動向についても紹介する。 ■...
2022/12/12 | 10:30-16:30
セミナー「AI技術×制御・推定・診断 ~基本理論とその産業応用事例解...
制御理論の基礎から始まり、ニューラルネットワークの基礎も解説。加えて、データ拡張、転移学習、可視化技術など最近の動向についても紹介します。 最後に各種産業分野におけるAI技術を応用した制御・推...
2022/12/13 | 10:30 ~ 17:30
画像認識技術ViT(Vision Transformer)の基礎と実装方法・軽量化・高...
~ Vision Transformerの特性とメリット、Vision Transformerの適用ポイント、Vision Transformerの実装と高速化・軽量化 ~ ・新しい画像認識技...
2022/12/13 | 13:00 - 17:00
ディープラーニングの推論処理を高速化するモデル軽量化技術の基礎と...
モデル性能をできる限り維持しつつ、メモリ使用量・演算量を削減するテクニックを紹介。主に有力国際会議に掲載されている最新アルゴリズムを、理論的な厳密さよりもイメージやコンセプト重視で解説。技術セミ...
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...
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(...
2022/12/20 | 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...