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| 5月23日 | ベイズ統計入門講座 | |
| データサイエンスに必要なベイズ統計の基礎知識を身につける | ||
| 5月24日 | 量子コンピュータによる機械学習～基礎からアルゴリズム・最新動向まで～ | |
| ★世界中で研究開発が進む、量子機械学習の仕組みや最前線の研究状況を把握！ 難解な量子コンピュータの基礎知識から、わかりやすく解説します！ | ||
| 5月25日 | 機械学習による実験計画～ベイズ最適化・能動学習の基礎および実際の適用例～ | |
| ★創薬やロボット開発・材料科学など、多くの実験データを取得することが困難な分野における効率的な実験のために！ 能動学習・ベイズ最適化の基礎知識から実際のモデル・実験計画への落とし込みについて、具体例を通じて学べます。 | ||
| 5月25日 | Pythonを使って学ぶ機械学習【初級編】～Zoomオンライン・ハンズオンセミナー～ | |
| ・機械学習を学びたい方、Pythonにこれから取り組みたい方のためのセミナーです ・過去、好評の声を頂いております | ||
| 5月26日 | 初めてのＡＩ・機械学習入門～全体的な枠組み及び様々な手法の理解・活用と最近の動向等～ | |
| ★人工知能・機械学習の最近の動向もふまえ、体系的にわかりやすく解説！ 機械学習の各手法のしくみ・違いや正しい評価・利用法等、 ＡＩ時代に知っておきたい基礎知識習得を目指します！ | ||
| 5月26日 | 特許分析・評価における ＡＩ活用法とそのポイント | |
| ★特許の品質評価や重要特許の推定、新規性・進歩性の評価、類似特許検索等々・・ 目的に応じたアプローチ方法の詳細を示しながら、人工知能（AI）適用のポイントを解説します。 | ||
| 5月27日 | マテリアルズ・インフォマティクスにおける実施・活用のポイントと留意点 | |
| ★データが少ない・欲しい材料の予測精度が低い・材料開発プロジェクトが成功するか予想がつかないetc・・・ 材料開発を実際に成功させるための具体的なすすめ方と数々のポイントについて解説します！ | ||
| 5月31日 | R&D部門でDXを成功させるためには | |
| ★R&D部門でDXを成功させた最新事例をDX主担当者が直接紹介。様々な分野の数多くのR&D部門でDXを手掛けた会社のノウハウを一挙公開。 | ||
| 5月31日 | Pythonで実践する！初めてのベイズ統計学 | |
| 講師は高崎経済大学・宮田庸一先生です。 ベイズ統計学の手法を入門レベルからわかりやすく解説します！ Python(PyMC3)を用いたベイズ推定の仕方がわかるようになります。（ソースコードも差し上げます） | ||
| 6月7日 | Web3とNFT・メタバースをめぐる技術・市場動向＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 株式会社日本総合研究所 金子 雄介 先生 ○WEB3.0時代のキーコンテンツ「NFT（非代替性トークン）」と「メタバース」を技術的／中立的視点で解説！ ○NFTとブロックチェーン・メタバース技術の基礎から、各種事例や市場規模、将来予測や技術・ビジネス面での課題まで。 ※本セミナーは、NFTの購入・取引を誘引するものではありません。 | ||
| 6月9日、10日 | ハンズオンで学ぶPythonによる機械学習 ～基礎からライブラリの活用、実装に向けた入門知識まで～ ＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 愛知県立大学 小林 邦和 先生 ○Pythonとscikit-learnを使用する入門編オンラインセミナー！ ○Python／機械学習の基本から、各教師あり・教師なし学習の理論・アルゴリズムとPCでの実践、scikit-learnによる実装法と注意事項までを詳解。 ※AnacondaまたはMinicondaをダウンロード頂いての演習となります。 | ||
| 6月15日 | マテリアルズインフォマティクスの動向と小規模データを活用する化学・素材関連研究の高効率化 | |
| 慶應義塾大学 理工学部 応用化学科 准教授 緒明 緒明 先生 〇「マテリアルズインフォマティクス(MI)を使った研究開発に興味はあるものの、どのように自社の研究開発に取り入れられるかがわからない」という方は是非ご参加ください！！ 〇具体的な事例に適用できるよう、ナノシート材料の合成プロセスの制御やリチウムイオン二次電池の有機活物質の探索など、具体的な事例をもとにご紹介します！ | ||
| 6月16日 | 統計的機械学習の理論とうま味 ～グラフィカルモデルのデータサイエンス～ | |
| 山形大学 大学院理工学研究科 教授 安田 宗樹 先生 ○非常に丁寧な説明で、分かりやすいと評判のセミナーです！ 〇初学者にも分かりやすいよう、統計的機械学習理論を学ぶ上で重要となるトピックは網羅的に解説！ 〇しっかりと基礎部分を把握しておきたいという方にもピッタリです。 | ||
| 6月20日 | VR/AR技術の基礎・最新動向から今後の展望 ～各技術の全体像から応用例、メタバース・人間拡張等への期待まで～＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 奈良先端科学技術大学院大学 清川 清 先生 ○VR/AR技術の基礎・応用事例から、各五感ディスプレイやセンシング技術の最新動向、メタバースや感覚の補綴・代行・拡張などの可能性まで。 ○本分野の最前線を走る清川教授が徹底解説！ | ||
| 6月23日 | グラフニューラルネットワーク「超」入門～グラフを対象とした機械学習の仕組み～ | |
| 熊本大学 大学院先端科学研究部 教授 尼崎 太樹 先生 〇基本的な原理部分からしっかりと説明しますので、ご興味のある方は是非ご参加ください！ | ||
| 6月24日 | 量子コンピュータの基礎と最前線 ～基礎から研究開発動向、技術課題、展望まで～ ＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 産業技術総合研究所 川畑 史郎 先生 ○ご専門でない方向けの技術セミナー。基礎から最新開発動向まで包括的に解説。 ○量子力学などの基礎から、各国の政策や国プロおよび最新の研究開発動向、技術課題や回路・製造プロセスなど注目周辺技術まで。 | ||
| 6月24日 | ロボットフォトニクス産業の基礎と技術動向 | |
| ロボットにはLiDARやビジョンに代表されるイメージングデバイス等の光技術が不可欠です。ロボットフォトニクスの基礎からロボットに応用可能なフォトニクスまで丁寧に解説します！ | ||
| 7月7日 | Gaussianによる分子軌道法計算の基礎とその応用 | |
| Gaussianの基本から使い方のポイントまで実演も交えながら丁寧に解説します！ | ||
| 7月8日 | 自然言語処理モデル BERT 及びその発展形のTransformer ベースの各種モデル（BART、GPT-2、T5、GPT-3）の基礎と利用方法 | |
| ★現在、自然言語処理分野において中心的存在となっている BERT および各種発展モデルの利用法を、例を示しながらわかりやすく解説します。 | ||
| 7月8日 | 化合物データに対する実用的なデータ分析と機械学習の適用 ～ケモインフォマティクスによる実践アプローチ～ | |
| ・【ケモインフォマティクス】を学ぶ！ ・材料や医薬品といった化合物データの分析：具体例を挙げつつ解説！ ・「未知化合物に対する物性の外挿予測」！？ | ||
| 7月11日 | マテリアルズ・インフォマティクス手法による材料デザイン・相図作成効率化とそのポイント | |
| ★マテリアルズ・インフォマティクス手法を誰でも習得可能！ | ||
| 7月14日 | ガウス過程と機械学習の入門講義 | |
| ★論理と数式と計算の裏に、直感的な手触りを得ていただくことを目指し解説。ガウス過程回帰の方法と応用の指針を習得して下さい | ||
| 7月19日、20日 | 多変量解析入門 | |
| 多変量解析入門【PC実習あり】 ～Rの基本的な使い方から、多変量解析の実践応用までを学ぶ2日間講座～ | ||
| 7月21日 | ベイズ最適化による実験計画法入門 | |
| ★効率的な材料設計およびプロセス・装置設計のために！ ガウス過程による回帰や適応的実験計画法等、ベイズ最適化の基礎とすすめ方について、様々な具体例もふまえ解説します！ | ||
| 7月22日 | 画像認識の革新モデル ViT（Vision Transformer）の基礎とその利用法 | |
| ★近年発展が著しい Vision Transformerの最新動向を把握！ その仕組みや様々な改良モデル、実装方法などがわかる！ | ||
| 7月26日 | ベイズモデリング入門～基礎事項の整理から，モデル選択・階層ベイズモデルまで | |
| ★ベイズモデリングに関連した基礎概念をまとめて理解したい方に最適！ | ||
| 7月27日 | マテリアルズ・インフォマティクスの現状と課題 ～データ駆動型物質探索とキャラクタリゼーション～ | |
| 講師は北陸先端科学技術大学院大学の本郷研太先生。 MIを一日速習！本セミナーでは、特に統計学的基礎（機械学習やベイズ推定）と、データ生成のための計算科学（第一原理計算）について理解できます。 | ||
| 7月27日 | バイオインフォマティクス実践入門～Pythonによる実践レシピ～ | |
| ・バイオインフォマティクス：標準的ツール、Biopython の操作をハンズオンで学べる！ ・人気書籍の訳者2名がその行間をも解説する！ | ||
| 8月18日 | 畳み込みニューラルネットワークとVision Transformerの基礎と画像認識への応用 ＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 中部大学 山下 隆義 先生 ○ディープラーニング×画像認識の中でも注目度の高い、畳み込みニューラルネットワークとVision Transformerを中心に解説。 ○仕組みやライブラリから、物体検出・異常検知・判断根拠の可視化等の応用例、実装に向けたノウハウまで。 | ||
2022年
| 4月22日 | 少数データ・データ不足を補う機械学習技術～シミュレーション／人間の知識の援用、データ取得の工夫等のテクニック～＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 産業技術総合研究所 赤穂 昭太郎 先生 ○機械学習を活用する際よく直面する「データ数不足」。それを解決するための様々な戦略を事例を交えて解説します。 | ||
| 4月21日 | 一般化線形混合モデル(GLMM)超入門2022【統計モデリング】 | |
| ☆ベイズ統計の1手法であるGLMMについて、基礎知識を解説します！ ☆MCMCや一般化線形モデルの概要を説明、統計ソフト「R」も用いて、階層ベイズモデル／ランダム切片モデル／ランダム係数モデルの理解・習得を目指します。 | ||
| 4月14日 | カルマンフィルタ入門～実際に使うための基本とポイント、応用事例まで～＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| 講師 慶應義塾大学 足立 修一 先生 ○時系列解析など様々な産業・ビジネスで応用拡がるカルマンフィルタの講座！ ○これから学びたい、一度チャレンジしてみたが難しく挫折したという方などにお勧め！カルマンフィルタの仕組みをやさしく解説します。 | ||
| 4月12日 | 【化学データ演習付】「実験化学・理論／計算化学・AI技術」の融合によるDX～ケム・インフォマティクスの基礎知識と化学法則の自動構築・材料探索・反応予測・自動解析技術・実験条件最適化への応用～ | |
| ☆化学分野におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)の最新情報！ ☆人工知能技術を用いた化学研究事例を含めて、ポイントを丁寧に解説いたします！ ☆化学データを利用した機械学習による予測・解析の演習もご用意しております。 | ||
| 3月28日 | Transformerによる自然言語処理AI～BERTと文章生成モデルの動作原理をソースコードから読み解く～ | |
| セミナー講師は機械学習エンジニア・坂本俊之先生。最新の自然言語処理技術に興味がある方に向けて、Transformerモデルの動作原理を解説。BERTのソースコードを読み解く。 | ||
| 3月25日 | 製造業ＤＸにおける異常検知技術の活用＜Zoomによるオンラインセミナー：見逃し視聴有＞ | |
| ★DX推進の潮流において大きなニーズが見込まれるAI型異常検知技術を中心に、DX化の要点もふまえ、その実践的テクニックを具体例をふまえ解説します！ | ||
| 3月24日 | ガウス過程入門－ガウス過程による回帰・識別の理解と幅広い分野における応用例の紹介－ | |
| ★ディープ・ラーニングだけではない！回帰・識別の実問題に役立つガウス過程を解説！～ガウス過程のしくみとその回帰や識別の実問題への応用のポイントを理解出来ます～ | ||
| 3月24日 | 企業におけるデータサイエンス部署・部門の作り方・在り方とAI人財の育成方法 | |
| ・対応急務：データサイエンス部門の編成と人財の確保・育成！ ・「お手本」企業の事例を学ぶ。今、何から始めるべきなのか？ | ||
| 3月17日 | ディープラーニングによる顔画像・人物画像認識技術の基礎と実際 | |
| ・顔画像・人物画像の検出・識別・分類、その実現方法は？ | ||
| 3月15日、16日 | 多変量解析入門 | |
| 多変量解析入門 | ||
| 3月25日 | BERT活用入門 | |
| ★昨今の自然言語処理全般の最重要基盤技術となっているニューラル言語モデル（例:BERT）に関して，その基本構成を解説するとともに利用時のコツなどの知見も共有します． | ||
| 3月10日 | 【ソフトウェア配付・ＰＣ演習付き】製造業における予測・原因分析・縮約・分類のための統計・多変量解析 実践入門～エンジニアのための統計・多変量解析 実務的基礎～ | |
| ・「実務で使えるソフトウェア」を実際に動かしながら学ぶオンライン講座！ ・年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説します! | ||
| 3月7日 | ベイズモデリング入門－入門の一歩先から階層ベイズモデルまで | |
| ★ベイズモデリングやそれと関連した事柄を“最短で理解したい方”に最適！ | ||
| 2月25日 | 画像認識技術および ディープラーニングの基礎・入門と応用展開 | |
| 株式会社リコー TRIBUS推進室 エグゼクティブスペシャリスト 笠原 亮介 | ||
| 2月25日 | 医療を変革するAI・ロボット～事例・市場環境から紐解く医療AIビジネスの成功の秘訣～＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 株式会社NTTデータ経営研究所 清水 祐一郎 先生 ○GAFAM参入や国内での治療用アプリの承認など、医療分野にも大きな波が押し寄せるAI・ロボットを網羅的・俯瞰的に解説！ ○基礎・ビジネス動向から診断・ヘルスケア・創薬・手術ほか様々な活用事例、得られたデータ利活用のポイント、ドローン・VR・5G等との連携、ビジネス立案の糸口まで。 | ||
| 2月24日 | 基礎からわかる自然言語処理～これから始める方向けに知っておくべき知識や事例を徹底解説～ | |
| 同志社大学 理工学部 インテリジェント情報工学科 教授 | ||
| 2月24日 | 最適制御・モデル予測制御（MPC）の基本から応用事例まで＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師：京都大学 大塚 敏之 先生 ○問題設定から数値解法の考え方や実時間アルゴリズム、様々な応用事例や自動コード生成ツールなど。基礎から包括的に解説します。 ○ご希望の方へは、当日紹介したサンプルコードも配布致します！ | ||
| 2月22日 | デジタルヘルス製品及びサービスの事業化に関する法律上の留意点～薬機法等の医療関連規制、製造物責任法等を中心として～ | |
| ☆デジタルヘルス／ヘルステックに関わる法務知識を基礎から解説します！☆プログラム医療機器の該当性判断、AI技術活用といった重要ワードも含めて、 同業界に精通する経験豊富な講師と共に、理解度向上を目指します！ | ||
| 2月18日 | LiDARの基礎と活用技術および最新動向と今後の展望＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 株式会社マクニカ 陣鎌 真一 先生 ○いよいよ活用本格化が見込まれるLiDARセンサーの全体像を半日で掴む。 ○基礎から性能指標や点群データの見方、センサー選定および操作方法のポイント、および最新のLiDARセンサーおよび活用事例、システム開発手法まで。 | ||
| 2月15日 | 製造業の課題解決のためのデータ解析入門～Excel線形解析からニューラルネットワーク非線形解析、逆解析に基づく実務課題解決へのステップの全体像を掴む～ | |
| SETソフトウェア株式会社 関西システム本部 スペシャリスト 松下 康弘 | ||
| 2月15日 | Visual SLAM 入門講座～絶対に知っておくべき基礎・デバイス動作原理から、ライブラリ・技術動向など～＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 奈良先端科学技術大学院大学 内山 英昭 先生 ○Visual SLAM（vSLAM）の基礎や動作原理を学びたい、できる事を知りたい、システム構築を検討している方などにお勧めの入門セミナー！ ○Localization、Mappingなどの必須基礎から、vSLAMの種類や動作原理、処理の流れ、必要なライブラリ、ディープラーニングとの関連等の最新動向まで。 | ||
| 2月7日、8日 | ハンズオンで学ぶ、バイオインフォマティクス【入門編】～基礎からデータ解析の実際まで～＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信付＞ | |
| 講師 岩手医科大学 清水 厚志先生ら ○丁寧な解説と充実のサポート体制で、オンラインながら対面にも劣らないと好評の「バイオインフォマティクス」セミナーを再開講！ ○ゲノム・遺伝情報を活用するための、はじめの一歩に最適の講座です。 ○概要や解析に必須のLinuxの基本操作の習得、DNAシークエンスデータやゲノムデータの基本的な取扱い・解析法まで詳解！ | ||
| 2月4日 | ハンズオンで学ぶPythonによる機械学習～基礎からライブラリの活用、実装に向けた入門知識まで～＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 愛知県立大学 小林 邦和 先生 ○Pythonとscikit-learnを使用する入門編オンラインセミナー！ ○Python／機械学習の基本から、各教師あり・教師なし学習の理論・アルゴリズムとPCでの実践、scikit-learnによる実装法と注意事項までを詳解。 | ||
| 1月28日 | ベイズ統計入門講座 | |
| データサイエンスに必要なベイズ統計の基礎知識を身につける | ||
| 1月27日 | ガウス過程と機械学習の入門セミナー | |
| ★論理と数式と計算の裏に、直感的な手触りを得ていただくことを目指し解説。ガウス過程回帰の方法と応用の指針を習得して下さい | ||
| 1月25日 | エンジニアのための実験計画法 ＆Excel上で構築可能な人工知能を併用する非線形実験計画法 実践入門～《製造業における実験計画法》と《実験計画法が上手くいかない複雑な現象に対応する、人工知能を使った非線形実験計画法》の基礎・実施手順～ | |
| 『概念説明が分かりやすい』、『ノウハウが非常に役立った』と毎回好評です。新たに取り組む方も、従来方法の見直し、改良・改善にも！＊年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説！ | ||
| 1月24日 | 時系列データ分析 | |
| データサイエンティスト養成講座～Rを用いた時系列データ分析の基礎～ | ||
| 1月21日 | ＜マテリアルズインフォマティクスの根幹を担う＞計算科学シミュレーション技術の基礎と材料設計事例 | |
| ・材料開発：これからのスタンダード「企業では実際にどのように活用しているのか／活用できるのか」 | ||
| 1月21日 | カーネル法超入門 | |
| カーネル法超入門 | ||
| 1月20日 | ベイズ統計モデリング入門講座～ベイズ統計の基本から各モデルの理解、データ分析・予測の実践まで～＜Zoomによるオンラインセミナー：見逃し視聴有＞ | |
| ★ベイズ統計に基いたデータ分析の基本的な方法及び考え方を、わかりやすく習得！Rのサンプルプログラムも配布します！★ベイズ分析ツールRStanによる、各モデルのデータ分析実践法についても、事例をもとに具体的に示します！ | ||
| 1月17日 | 機械学習を用いた効率的な特許調査のすすめ方～特許調査実務へのＡＩ利用のポイントと現状・課題等～＜Zoomによるオンラインセミナー：見逃し視聴有＞ | |
| ★人工知能を用いて、より効率的・効果的な特許調査業務を進めるために！ 導入・適用時の留意点から、アルゴリズムや特徴量の選択などの実務上の対応まで、事例をふまえわかりやすく講義します！ | ||
2021年
| 12月23日 | ゲノム・遺伝子・タンパク質等のビッグデータ解析に必要なバイオインフォマティクスの基礎知識 | |
| ☆以下の様なキーワードを軸に、初学者の方にも分かりやすいように解説します！ 1.生命情報データの取得方法 2.核酸配列／アミノ酸配列／タンパク質立体構造情報解析 3.機械学習／深層学習の原理と使用例 など。 ☆詳細は、プログラム項目やセミナー内容をご参照ください。 | ||
| 12月16日 | 機械学習から統計的機械学習へ～グラフィカルモデルとデータサイエンス～ | |
| 山形大学 大学院理工学研究科 教授 安田 宗樹 | ||
| 12月15日 | グラフニューラルネットワーク入門～基礎から様々な手法、応用例と展望まで～＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 東京工業大学 村田 剛志 先生○情報が手に入りにくい、グラフニューラルネットワークを基礎から包括的に解説！○入門知識から様々な手法や研究事例、Pytorchによる実装法、関連の最新トピックスや学習を進めるための情報源まで詳解。 | ||
| 11月26日 | AIビジネスで知っておきたい知的財産権のポイント＜よくある質問を基に解説＞ | |
| ・機械学習・ディープラーニング・AI従事者ならおさえておきたい：特許・知財の要点！・「生データ」、「学習済パラメータ」、「学習方法」… 何が、どのように法的保護の対象になる？権利化の基準は？ ビジネスモデル特許との関連は？ | ||
| 11月15日 | リザバー・コンピューティングとその産業応用～基礎およびエッジＡＩ実現に向けたデバイス技術～＜Zoomによるオンラインセミナー：見逃し視聴有＞ | |
| ★これまでの機械学習モデルと比較して少量のデータでリアルタイム学習を高精度に実現可能で、運用も容易！エッジ・コンピューティング他幅広い分野への応用が期待される、リザバー・コンピューティングの理論や基礎知識を把握！★ニューラル・ネットワークの実装に耐えうるデバイス技術や、デバイスによりニューラル・ネットワーク機能を実現する物理リザバー・コンピューティングについても解説します！ | ||
| 11月11日 | ＜体系的に学ぶ＞量子コンピュータの基礎と各種技術・ビジネスへの適用・影響・可能性 | |
| ・ハードウェア・ソフトウェア・ミドルウェア、3つの観点から系統立てて解説・量子コンピュータアプリケーションのツールの具体的な使い方も | ||
| 11月9日 | 製造業における「人工知能」の基礎・学習データ最小化ノウハウと《自動設計・仮想検査・未知の異常検知》への応用入門～ディープニューラルネットワークモデルとMTシステム両手法の基礎と3つの事例で学ぶAI応用ノウハウ～ | |
| ★「現場」で使える「人工知能」を学ぶなら！＊年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説！ | ||
| 10月28日 | Gaussianによる分子軌道法計算の基礎とその利用 | |
| Gaussianの基本から使い方のポイントまで丁寧に解説！ | ||
| 10月22日 | トポロジカルデータ解析【ＴＤＡ】入門～最先端の数学を用いたデータ解析法の科学応用まで～ | |
| 京都大学 高等研究院 教授 平岡 裕章 先生 | ||
| 10月22日 | AI・ビッグデータ領域の法務・知的財産権-自らデータを収集してAIソフトウェアを開発する場合のポイント、AI開発に関する契約・知財問題、関連法規の最新動向、法的責任/リスクを防ぐポイントとは？- | |
| ☆様々な分野で活用されているAI(人工知能)、それらの法務・知財が抱える問題、関連法規の動向、実際に契約を進める上でのポイント等が丸わかり！講師：柿沼 太一 先生 | ||
| 10月14日 | Transformerの基礎から自然言語／画像処理、音声認識等への最新応用技術まで ＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| 講師 同志社大学 田村 晃裕 先生 ○Transformerの長所・短所や各コンポーネントなどの基礎から、BERT、ViT、Conformerなどの各種最新モデルまでを詳解！ | ||
| 10月12日 | 【PythonによるPC実習付き】機械学習入門セミナー＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師：埼玉大学 大学院理工学研究科 准教授 大久保 潤 先生 ★機械学習についての解説と、Pythonを用いて実際に手を動かして学ぶPC実習を交互に行い、機械学習に対する理解を深められます！ | ||
| 10月8日 | ディープラーニングによる異常検知の基礎と応用 ～サンプルがない／少ない場合のアプローチから現場への導入・評価法まで～ ＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 岐阜大学 加藤 邦人 先生 ○知っておくべき基礎から、オートエンコーダ、GAN、Deep SVDDなど様々な手法を用いたアプローチ、データの集め方や性能評価、深層学習の判断根拠など具体的な導入・運用法、最新手法まで。 | ||
| 10月8日 | 回帰分析の基礎と実際 | |
| 回帰モデルの基礎から非線形回帰モデルの構築方法、モデル推定のポイントまで丁寧に解説します | ||
| 9月30日 | センシングデータを用いた異常検知技術―MTシステムおよび機械学習技術の製造現場への活用―＜Zoomによるオンラインセミナー：見逃し視聴有＞ | |
| ★センシングデータを状態推定・異常検知に活用するための基本的な考え方やアプローチ法から解説します！ | ||
| 9月29日 | データ量の少ない・スモールデータを対象とした機械学習のすすめ方とその考え方＜Zoomによるオンラインセミナー：見逃し視聴有＞ | |
| ★収集が困難な、スモールなデータからいかに知識を抽出すれば良いのか？データ収集から解析の各種方法論まで、実例を通じて解説します！ | ||
| 9月24日 | ベイズ統計の直感的理解と実践活用術～その概念理解からMCMC法まで～ | |
| ・ベイズ統計を、できるだけ数学に頼らずに、理解しよう！・「stan」の実際の画面を共有しながら解説を進めます。・実社会での利用局面の多いこの方法：まずこのセミナーから！ | ||
| 9月22日 | マテリアルズ・インフォマティクスの導入・実用化と活用展開＜Zoomによるオンラインセミナー：見逃し視聴有＞ | |
| ★実験の効率化・精度向上やコスト削減等、開発業務に役立つマテリアルズ・インフォマティクスの実務的な活用法を、よくある課題をふまえ解説！★最近のMIのトレンドもふまえ、マテリアルズDX展開のための数々の方策を示します！ | ||
| 9月17日 | Transformer（系列変換モデル, ニューラル言語モデル）の詳解 | |
| ★現在AI分野の技術として成功を収めているTransformerに焦点を絞り，その基本構成を解説するとともに利用時のコツなどの知見も共有します． | ||
| 9月16日 | 説明できるAI：XAI～機械学習の導入上の課題と業務への導入を成功させるコツ～ | |
| 講師は横浜国立大学の長尾智晴先生です。ブラックボックスではない、根拠を「説明できる」ホワイトなAIへ！ | ||
| 9月9日 | ディープラーニングによる物体検出システムとその実装方法～ Faster R-CNN の基礎・使い方から精度向上・モデル評価まで～＜Zoomによるオンラインセミナー：見逃し視聴有＞ | |
| ★外観検査、医療画像、自動運転など多くのシステムに利用されている物体検出を使いこなす！★自身のモデルを構築し、改良・チューニングするための各種ツールも紹介します！ | ||
| 9月8日 | パーソナルデータの利用と保護関連する法令・ガイドラインのポイント～同意、通知、PIA、信託などを中心にして～ | |
| ・他人事ではない：改正個人情報保護法や関連法令への対応！・事業者の責務：企業として団体として、何に気を付け、どうすればいいのか？！・「DX」「MaaS」「スーパーシティ」「ヘルスケア」……データにまつわる変化を捉えて、商機を見出す！ | ||
| 9月8日 | AI創薬開発 | |
| ★人工知能で新薬を開発する！ | ||
| 9月3日 | AI・ロボットを用いた材料開発・合成の最新動向と導入へのポイント＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 東京工業大学 中山 亮 先生 ○化学、材料分野で世界に打ち勝つために！ ○「人の勘・コツ・経験」と「マテリアルズインフォマティクス・AI・ロボット」が有機的に組み合わさる、スマートラボラトリの基礎から世界最新動向・導入事例とポイントを紹介！ | ||
| 8月31日、9月1日 | ハンズオンで学ぶ、バイオインフォマティクス【入門編】～基礎からデータ解析の実際まで～＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信付＞ | |
| 講師 岩手医科大学 清水 厚志先生ら ○丁寧な解説と充実のＱ＆Ａで毎回大好評のハンズオン講座をオンライン開催！ ○ゲノム・遺伝情報を活用するためのはじめの一歩に最適です。 ○概要や解析に必須のLinuxの基本操作の習得、DNAシークエンスデータやゲノムデータの基本的な取扱い・解析法まで詳解！ | ||
| 8月27日 | 統計解析と機械学習による異常検知＜Zoomによるオンラインセミナー／見逃し配信付き＞ | |
| 講師：滋賀大学 データサイエンス学部 教授 笛田 薫 先生 ★自動運転などをはじめとして必要とされる「説明できるAI」などのポイントを踏まえながら、統計・機械学習で異常検知を行うための基礎知識・活用の方法を解説。 ★異常のデータが多い・少ない・データがない時に取るべき手法、そもそも異常データを集める際の注意点など、実務に役立つ内容となっています。 | ||
| 8月23日 | 少数データ・データ不足を補う機械学習技術～シミュレーション／人間の知識の援用、データ取得の工夫等のテクニック～＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 産業技術総合研究所 赤穂 昭太郎 先生 ○機械学習を活用しようとした際よく直面する「データ数不足」。それを解決するための様々な戦略を事例を交えて解説します。 | ||
| 8月20日 | AI半導体チップの基礎から実装のポイント、最先端動向まで＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 北海道大学 百瀬 啓 先生 ・要素技術や実装の勘所および低消費電力／小型／高効率化へのアプローチ ・エッジAI／サーバ用など用途に応じたAIチップ動向 ・自動運転やIoTなどアプリケーション展開例 ・最先端の研究動向やニューロモルフィック工学 など、なかなか動向が掴みにくいAIチップを徹底解説いたします！ | ||
| 8月19日 | Beyond 5G/6Gネットワークの最新動向～ミリ波・テラヘルツ技術の応用展開への期待～＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 早稲田大学 川西 哲也 先生○すでに議論始まる5Gの“次”「Beyond 5G／6G」の動向を掴む！○テラヘルツ・ミリ波等の通信帯域、センシング、ネットワーク技術などの要素技術や国内外の最新動向、応用可能性や展望まで。○Beyond 5G／6G実現に必須の光と電波をシームレスにネットワーク化する技術、レーダーとネットワークの融合する技術などの動きも解説。 | ||
| 8月4日 | 実務に使うための機械学習・ディープラーニング | |
| 講師：横浜国立大学 大学院環境情報研究院 講師 白川 真一 先生 ★重要な技術である「機械学習（ディープラーニング）」を、基礎から解説し、どうやって実務に取り入れていくのをわかりやすくお伝えします。 ★機械学習やディープラーニングの基礎を学びたい方、精度を高めるテクニックを知りたい方、手法やフレームワークの種類など、機械学習の入り口としてもお勧めのセミナーです！ ★説明できるAI（XAI)とは？最近話題の「GAN」や「LSTM」はどのように使えるのか？最新情報も解説。 | ||
| 7月27日 | XAI（explainable AI：説明可能なAI）の基礎知識と解釈可能性、自社内外への説明法の実際 | |
| ・今後の益々重要になる【XAI】：今、何ができて何ができないか！？・各モデルのメリット・デメリット解説から実際の適用例まで！ | ||
| 7月21日 | ガウス過程と機械学習の入門セミナー | |
| ★論理と数式と計算の裏に、直感的な手触りを得ていただくことを目指し解説。ガウス過程回帰の方法と応用の指針を習得して下さい | ||
| 7月21日 | 二軸押出機のシミュレーションおよびAI/IoT適用技術＜Zoomによるオンラインセミナー：見逃し視聴有＞ | |
| ★二軸スクリュ押出機における混練性・混練プロセス評価及び条件最適化のための最新の知見を紹介！★各シミュレーション手法をどのように使いこなせば良いのか？妥当性の判断は？★人工知能・IoT適用のためにはどのようなデータが必要となるのか？センサ位置等、データ取得の際の留意点とは？導入・活用に向けたポイントから異常検知システムまで！ | ||
| 7月19日 | 「発見ができる」説明可能なAI（XAI）の基礎技術と応用展開～Wide LearningTMとDeep TensorTMの実践事例とともに～＜Zoomによるオンラインセミナー：見逃し視聴有＞ | |
| ★「説明可能なAI」技術の中でも特に、表やグラフデータから科学的な根拠に基づき説得力ある「新しい発見」をすることができるXAI技術を、各種具体例を交えて解説します！ | ||
| 7月15日 | スパースモデリング技術の特徴と応用 | |
| ・スパースモデリングを1日じっくり学ぶ・少ないデータからいかに本質を見出すか・Pythonのハンズオン解説で要点をおさえる | ||
| 7月6日 | 自然言語処理モデル「BERT」及びその各種改良モデルの基礎と利用方法＜Zoomによるオンラインセミナー：見逃し視聴有＞ | |
| ★自然言語処理に利用されているディープラーニング手法の中で最も注目されている BERTについて詳しく解説！★難解な BERTをやさしく理解！何ができるのか、簡単に利用するにはどうすればよいのか等々・・★自身のタスクに特化した利用方法・有用な軽量化手法等、各種モデルの活用法を紹介します！ | ||
| 6月21日 | スマート工場／プラント構築のポイントと活用事例 ＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 合同会社コンサランス 高安 篤史 先生 ★多くの製造現場・プラントへIoT/AIを導入してきた講師が徹底解説！★現場におけるIoTデバイス、AI、データの有効活用法からセキュリティ対応、社内展開やマネジメントのポイントまで。 ★実際の業務改善やパフォーマンス向上事例なども交えてお話します。 | ||
| 6月21日 | 実務に使うための機械学習・ディープラーニング＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| 講師：横浜国立大学 大学院環境情報研究院 講師 白川真一 先生 ★重要な技術である「機械学習（ディープラーニング）」を、基礎から解説し、どうやって実務に取り入れていくのをわかりやすくお伝えします。 ★機械学習やディープラーニングの基礎を学びたい方、精度を高めるテクニックを知りたい方、手法やフレームワークの種類など、機械学習の入り口としてもお勧めのセミナーです！ ★説明できるAI（XAI)とは？最近話題の「GAN」や「LSTM」はどのように使えるのか？最新情報も解説。 | ||
| 6月14日 | 最適制御・モデル予測制御（MPC）の基本から応用事例まで＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師：京都大学 大塚 敏之 先生 ★わかりやすいと毎回好評！ ★問題設定から数値解法の考え方や実時間アルゴリズム、そして様々な応用事例や自動コード生成ツールなど。基礎から包括的に解説します。 ★ご希望の方へは、当日紹介したサンプルコードも配布致します！ | ||
| 6月11日 | 自動運転における自己位置推定の基礎と高度化の最新動向 | |
| なぜ自己位置推定が重要なのか？といった基本から動的環境下や安全性を保証する自己位置推定など高度化の動向まで！ | ||
| 6月11日 | 文理融合型：欠測データにおける統計解析の基礎知識～欠測のメカニズムから各分析手法に欠測が生じている場合の処理に至るまで～ | |
| ☆講師は幅広い方を対象に講義を多数実施しております。☆文系・理系や予備知識の有無に関わらず、分かりやすいと凄く評判です。☆この機会に是非、欠測データ統計解析を学びましょう！ | ||
| 6月8日 | データサイエンスのためのベイズ統計学入門 | |
| 講師は統計数理研究所・鎌谷研吾先生です。ベイズ統計学の考え方、マルコフ連鎖モンテカルロ法の仕組みを知りたい方に向けて。 | ||
| 6月7日 | ディープラーニングのモデル軽量化技術の基礎理解と最新動向＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 沖電気工業株式会社 山本 康平 先生 ◎エッジデバイスへディープラーニングを実装する際の大きな課題となる「軽量化」技術を徹底解説！ ◎性能は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最新技術を交えて紹介。 ◎プルーニング、量子化や軽量アーキテクチャの設計を学びたい方、是非ご参加ください！ | ||
| 6月4日 | デモを交えて学ぶ！バイオインフォマティクス～不完全なデータに挑む～＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 株式会社日本バイオデータ 緒方 法親 先生、小西 省吾 先生、松田 朋子 先生 ★バイオインフォマティクスを使い倒すための、はじめの一歩をデモンストレーション交えて追体験！ ★UNIX/Linuxの基礎から、NGSが出力するデータの取扱い・ 配列類似性の検索・集計・統計処理や解析法、およびビジネス成功例までを詳解。 | ||
| 5月31日 | 機械学習を用いたデータ分析入門 | |
| 機械学習を用いたデータ分析入門 | ||
| 5月28日 | ベイズ統計入門講座 | |
| データサイエンスに必要なベイズ統計の基礎知識を身につける | ||
| 5月28日 | はじめて学ぶ「バイオインフォマティクス」～ゲノム解析で何が分かるか・これから何ができるか～ | |
| ・「生命現象」の研究開発に関わる皆様に捧ぐ！・今どんなことが可能か、今後どのような展開が考えられるか・今勢いのある研究分野「マイクロバイオーム」についても！ | ||
| 5月28日 | 機械学習による実験計画～能動学習・ベイズ最適化の基礎および実際の適用例～＜Zoomによるオンラインセミナー：見逃し視聴有＞ | |
| ★創薬やロボット開発・材料科学分野の研究開発など、実験データの取得が非常に重要な分野において有望な、 能動学習・ベイズ最適化の基礎知識から実際のモデル・実験計画への落とし込みについて、具体例を通じて学べます。 | ||
| 5月17日 | ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門 | |
| ★ベイズ統計の基本、一般化線形モデル、状態空間モデル。 | ||
| 5月14日 | マテリアルズインフォマティクスの基礎と応用＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| ★マテリアルズインフォマティクスの要素技術とその最新動向を、様々な適用事例をふまえ解説！ 材料設計・合成経路設計の機械学習アルゴリズムから転移学習によるスモールデータ解析、実験計画法まで！ | ||
| 5月12日 | 組合せ最適化入門セミナー～基礎的な手法から応用例まで、巡回セールスマン問題を中心に～ | |
| 講師：大阪大学 大学院情報科学研究科 寄附講座教授 梅谷 俊治 先生 ★人工知能、AI時代にこそ学びたい"組合せ最適化"の入門セミナー！ ★難しい数式を出来るだけ省略！どなたでも受講可能な内容です。 ★現実問題の解決に、組合せ最適化を上手に活用出来るようになりましょう！ | ||
| 4月27日 | カルマンフィルタ―を用いたリチウムイオン電池の高精度残量推定技術 と劣化診断技術に関する最新動向 | |
| 立命館大学 理工学部 教授 福井 正博 | ||
| 4月22日 | 【PythonによるPC実習付き】機械学習入門セミナー（定員２０名）＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| 講師：埼玉大学 大学院理工学研究科 准教授 大久保潤 先生 ★機械学習についての解説と、Pythonを用いて実際に手を動かして学ぶPC実習を交互に行い、機械学習に対する理解を深められます！ | ||
| 4月19日 | Visual SLAM入門講座～絶対に知っておくべき基礎・デバイス動作原理から、ライブラリ・技術動向など～＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 九州大学 内山 英昭 先生【好評再開講！】★Visual SLAM（vSLAM）の基礎を学びたい、できる事を知りたい、機材選定で悩んでいる、vSLAMを利用したシステム構築を検討している・・・等の方にお勧め！★LocalizationやMappingなどの必須基礎から、vSLAMの種類や動作原理、処理の流れ、実装に必要なライブラリに至るまで一連の流れを徹底解説します。 | ||
| 4月15日 | 強化学習入門～基礎理論からPythonによるアルゴリズムの実装例まで～＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 奈良先端科学技術大学院大学 吉本 潤一郎 先生★Pythonによるアルゴリズム実装デモを交えながら、強化学習がうまく働く仕組みや応用例を解説！★使用するサンプルプログラムは事前送付しますので、お手元で走らせながら受講する事も可能です。★基礎から代表的なアルゴリズム、実装時に生じる諸問題と解決策、ロボット制御や脳の意思決定モデル等への応用まで。 | ||
| 4月15日 | 深層学習による表現学習と異常検知への応用＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 岐阜大学 速水 悟 先生★深層学習の基本は習得されている方向け！★BERT、GPT、Vision Transformerなど最新モデルを交えて解説。表現学習と異常検知およびその適用事例と留意点について学べます。 | ||
| 3月25日 | 確率的グラフィカルモデルと因果推論 | |
| ★書籍「確率的グラフィカルモデル」の著者 鈴木讓先生が講演！数式だけではなく、ソースプログラムを追い、実行結果を確認する。手を動かして身につけることを優先する。 | ||
| 3月22日 | Pythonで理解する！初めてのベイズ統計学 | |
| 講師は高崎経済大学・宮田庸一先生。ベイズ統計学の手法を入門レベルからわかりやすく解説します！・Python(PyMC3)を用いたベイズ推定の仕方がわかるようになります。（ソースコードも差し上げます） | ||
| 3月18日 | AI利用医療機器の開発・事業化とそのポイント－関連法規制、医療現場ニーズ、薬事、事業展開 | |
| ★AI医療機器の開発から事業化までのロードマップを3時間で学ぶことができます。 | ||
| 3月17日 | 製造業における実験計画法と非線形実験計画法～従来手法の問題点整理と、Excel上で構築できる人工知能を応用したこれからの実験計画法～ | |
| 『概念説明が分かりやすい』、『ノウハウが非常に役立った』と毎回好評です。新たに取り組む方も、従来方法の見直しや改善にも！＊年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説！ | ||
| 3月15日 | 画像認識技術を用いたAI外観検査の現場導入事例・方法と精度向上指針 | |
| ・画像認識技術を外観検査に応用する！・製造現場でいくつかの導入実績をあげた講師が、自身の担ったAI外観検査の取組を解く！・学習を意識した画像情報の集め方、品質保証への対応？ 導入後の精度向上手法は？ | ||
| 3月12日 | Pythonを使って学ぶ機械学習【初級編・15名限定】～Zoomオンライン・ハンズオンセミナー～ | |
| 【先着15名限定】文系・理系不問。業種・業界に関わらず受講可能な初級者向け講座。・データ分析を実施する際におさえておくべき10のポイント？・Pythonの実際の操作を見て学べる。出来る人は一緒にやってみましょう。 | ||
| 3月8日 | ベイズモデリング入門－入門の一歩先から階層ベイズモデルまで | |
| ★ベイズモデリングやそれと関連した事柄を“最短で理解したい方”に最適！ | ||
| 3月5日 | ＜マテリアルズインフォマティクスの根幹を担う＞計算科学シミュレーション技術の基礎と材料設計事例 | |
| ・これからの材料開発のために！「実際に企業においてどのように活用することができるのか」 | ||
| 2月26日 | グラフニューラルネットワーク入門～基礎から様々な手法、応用例と展望まで～＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 東京工業大学 村田 剛志 先生★ホットトピックながら情報源の少ないグラフニューラルネットワークを基礎から解説！★入門知識から様々な手法や研究事例、Pytorchによる実装方法、現在の課題や今後学習を進めるための情報源までを詳解。 | ||
| 2月26日 | TensorFlowで学ぶディープラーニングと応用【PC実習付き】（定員２０名） | |
| 講師：明治大学 総合数理学部 ネットワークデザイン学科 准教授 櫻井 義尚 先生 ★必要な前提知識からディープラーニングの手法、実際に動かす時の課題など・・ ★手を動かして理解を深めながら学べるセミナーです！ ★機械学習の基礎実習セミナーとのお得なセット割引もございます。 | ||
| 2月25日 | 【PC実習付き】PythonとScikit-learnで学ぶ機械学習の基礎（定員２０名） | |
| 講師：明治大学 総合数理学部 ネットワークデザイン学科 准教授 櫻井 義尚 先生 ★機械学習の基礎、種類、データの集め方などを一日で解説。 座学だけでなく実際に演習を行うことでより理解が深まります。 ★機械学習を業務に取り入れたい方や、情報収集が目的の方にお勧めのセミナーです！ ★ディープラーニングの実習セミナーとのお得なセット割引もございます。 | ||
| 2月24日 | 人工知能を支えるパターン認識・機械学習とPythonによる実装入門～基礎からディープラーニングの利用まで～＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 名古屋大学 川西 康友 先生★Pythonで機械学習・パターン認識を実装するための「はじめの一歩」に最適！★基礎からモジュール・パッケージの解説や使いこなすためのポイント、ディープラーニング実装の流れ、今後自力で開発を進める際のおススメ情報源まで。 | ||
| 2月22日 | トポロジカルデータ解析【ＴＤＡ】入門～最先端の数学を用いたデータ解析法の科学応用まで～ | |
| 講師：京都大学 高等研究院 教授 平岡 裕章 | ||
| 2月18日 | 化学×AI技術の基礎・最新研究と実験・計算化学への応用事例～化学反応予測・実験条件最適化・材料探索を例に～(触媒インフォマティクスなどの動向と展望を含む) | |
| ☆研究事例と共に、ポイントを分かりやくす解説致します！☆関連ご担当者様のほか, 興味がある・情報収集といった方のご参加も大歓迎です！ | ||
| 2月9日 | 深層学習を用いた実践的異常検知＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| 講師 大阪大学 松原 崇 先生★産業現場でのAI導入において、特にニーズが大きい“異常検知”にフォーカスしたセミナー！★深層学習の基礎から教師あり・教師なし・敵対的生成ネットワーク（GAN）など様々な手法による異常検知の解説、実務で適用する際に当たる壁とその解決ノウハウまで。★複数企業との共同研究で得られた、実践的なテクニックを数多く紹介します！ | ||
| 2月8日 | 量子コンピュータと化学シミュレーション：概略と最新事例 | |
| 大阪大学 先導的学際研究機構量子情報・量子生命研究センター 特任准教授（常勤） 水上 渉 | ||
| 1月29日 | 人工知能（AI）搭載プロダクトにおける品質保証の考え方とその取り組み・検証技術 | |
| ★人工知能（AI）における品質の把握、評価、説明、管理等の品質保証活動はどのように行えばよいのか？ その基本的な考え方から、AIプロダクト品質保証コンソーシアム（QA4AI）の改訂ガイドラインまで、最新動向をふまえ解説します！ | ||
| 1月29日 | AIビジネスにおける発明の特徴と具体的事例の検討、それを踏まえた特許出願・知財戦略の要点 | |
| ★機械学習・ディープラーニング（深層学習）等AIにまつわる知財戦略・戦術を学ぶ！★生データ、学習済パラメータ… 何が法的保護の対象に？ ビジネスモデル特許との関連？ | ||
| 1月27日 | ベイズ統計入門講座 | |
| データサイエンスに必要なベイズ統計の基礎知識を身につける | ||
| 1月27日 | バイオインフォマティクスによる多様なバイオデータの解析～ゲノムデータ・新型１分子DNAシーケンサーデータ・生物動画データ・メタゲノムデータ・環境DNAデータまで～ | |
| ★バイオインフォマティクス解析について、ゲノムデータ・新型１分子DNAシーケンサーデータ・生物動画データ・メタゲノムデータ・環境DNAデータに亘る具体的な解析例踏まえ、わかりやすく解説。 | ||
| 1月27日 | スパースモデリング技術の特徴と応用【ハンズオンセミナー】＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| ★スパースモデリング：本質を抽出するための方法論をPythonハンズオンで学ぶ。★異常検知、ハイパースペクトル画像への応用も！ | ||
| 1月26日 | Rで学ぶマルチレベルモデル入門 | |
| ★書籍 Rで学ぶマルチレベルモデル[入門編][実践編]著者の尾崎幸謙先生が、マルチレベルモデルを、やさしく、わかりかすく解説します。 | ||
| 1月19日 | （機械学習，統計的手法に基づいた）自然言語処理の基礎と応用 | |
| ★統計的手法，機械学習を用いた自然言語処理技術を習得。また、様々なテキスト処理技術と最先端技術も解説！ | ||
| 1月18日 | ディープラーニングによる異常検知技術～基礎・実践手法から製造加工業への応用展開まで～＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| ★品質検査（表面・外観検査）、故障診断、欠陥・寿命予測等数々の事例をもとに、機械学習・ディープラーニング技術の異常検知への適用の考え方や解析プロセスの詳細について説明します！ | ||
| 1月18日 | 人工知能（AI）ビジネスにおける特許出願・知財保護のすすめ方と留意点＜Zoomによるオンラインセミナー：見逃し視聴有＞ | |
| ★人工知能関連技術はどこまで保護されるのか？その範囲と実状・法的根拠は？ 人工知能ビジネスを進める上で知っておきたい特許上の必要知識を把握！★権利保護・特許出願の留意点や発明の着眼点、オープンイノベーションの際の留意点、オープン・クローズ戦略などの知財戦略について解説します！ | ||
| 1月15日 | 特許分析業務における人工知能（AI）の活用展開＜Zoomによるオンラインセミナー：見逃し視聴有＞ | |
| ★特許分析にＡＩはどのように活用できるのか？ＡＩは特許文書からどのように情報を抽出しているのか？その精度や課題・今後の可能性とは？★特許の品質評価や重要特許の推定、新規性・進歩性の評価、類似特許検索等々・・ 様々な特許分析の目的に応じたアプローチ方法の詳細を示しながら、人工知能（AI）適用のポイントを解説します。 | ||
2020年
| 12月18日 | 機械学習；パターン認識―少ないデータでも有効な機械学習Support Vector Machineの基礎と実際―＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| 講師：青山学院大学 理工学部･経営システム工学科 教授 小野田 崇 先生 ★大量のデータが必要なディープラーニングではなく、データ量が少なくても使える パターン認識（サポートベクターマシン）を基礎からわかりやすく解説！ ★機械学習による異常発見や劣化診断など、実務に即した応用事例も多数紹介します。 | ||
| 12月16日 | AIによる時系列データ・画像データでの異常検知【PC実習】＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| 講師：横浜国立大学 大学院工学研究院 教授 濱上 知樹 先生 ★第３次ブーム真っ只中の人工知能による異常検知の手法とは？ ★異常検知に使用される機械学習のアルゴリズムなど基礎的な解説からデータの処理、各種応用事例の最新情報までを時系列データや画像データを用いた実習を通し解説！ | ||
| 12月14日 | カルマンフィルタ入門～実際に使うための基本とポイント、応用事例まで～＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| 講師：慶應義塾大学 足立 修一 先生★時系列解析など様々な産業・ビジネスで応用拡がるカルマンフィルタの講座！★これから学びたい、一度チャレンジしてみたが難しく挫折したという方特におススメ！カルマンフィルタの仕組みをやさしく解説します。 | ||
| 12月7日 | 回帰分析の基礎と実際 | |
| 回帰モデルの基礎から非線形回帰モデルの構築方法、モデル推定のポイントまで～【Rによる実際の分析のデモも行います（Rソース配布）】 | ||
| 12月9日 | 嗅覚IoTセンサ「MSS」の基礎、要素技術、および応用展開＜Zoomを用いたオンラインセミナー＞ | |
| 講師 物質・材料研究機構 吉川 元起 先生★種々の分野で期待の匂いセンサ！本セミナーでは、要求特性を全て網羅しているMSSに特化して解説。★動作原理や感応膜の設計といったセンサの基本から、データ解析や機械学習との連携・システム設計などソフト面との融合、医療・ヘルスケア用途をはじめとした様々な応用展開まで。幅広く解説します！ | ||
| 12月10日 | 機械学習によるデータ分析の正しい進め方とその解釈 ～データ分析を始める人・分析結果を受け取る人・分析を依頼する人のために～ | |
| ★ライブラリの利用等により、機械学習を用いたデータ分析は簡単にできるように！ しかし、その急速な進展から、誤った方法による分析結果が多発！★誤ったやり方・手順で進めた場合にどのような結果となるか？分析時・結果評価時の注意点を例を挙げて説明します！ | ||
| 12月11日 | ||
| ☆(ゲノム・DNA・タンパク質などの)バイオビッグデータを扱う手法！☆相同性解析・系統樹解析・アミノ酸配列情報からのタンパク質構造や機能予測など！☆機械学習・深層学習にも触れた上で, 初学者にも分かり易く解説します！ | ||
| 12月11日 | ディープラーニングによる異常検知の基礎と応用＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞ | |
| 講師 岐阜大学 加藤 邦人 先生★ディープラーニング・異常検知の基礎から、異常サンプルがない／少量のサンプルがあるそれぞれ場面におけるアプローチ、評価法まで！★オートエンコーダ、GAN、Deep SVDDほか様々な手法を最新動向を交えて解説します。 | ||
| 11月26日 | データ科学を活用した材料の機能予測・構造設計およびプロセス設計・管理への応用展開 | |
| ★実験結果や製品開発で得られたデータを十分に活用できていないとお考えの方へ！★データ科学・マテリアルズインフォマティクスにおけるデータの前処理・回帰分析のすすめ方からモデルの逆解析まで、基礎から豊富な応用事例も交え、わかりやすく解説します！ | ||
| 11月25日 | ゼロからはじめる統計モデリング | |
| ★簡単な例で、統計モデリングの考え方を基本から理解できる。書籍「ゼロからはじめる統計モデリング」著者が、やさしく、わかりやすく解説します。 | ||
| 11月18日 | 多変量解析入門－たくさんの変数を縦横無尽に分析する－ | |
| ★多変量解析の世界を一気に俯瞰して捉えることが出来るようになります！ | ||
| 11月16日 | 機械学習（AI）技術をどう現場で使うのか～特許/IoT・画像/Webデータ解析の実例～ | |
| 講師は長岡技術科学大学の野中尋史先生です。現場での機械学習活用について詳細に解説！特許、画像、ツイートなどの解析事例をご紹介します。 | ||
| 11月12日、13日 | 実験計画法・実験データ解析手法 完全マスター【2日間講座】 第1日目：はじめての実験計画法 第2日目：「直交表」他さらに進んだ実験計画法をマスター | |
| ★職場に帰ってすぐ活用できる！ 初めて学ぶ方でも十分に理解できるよう、基礎から順に丁寧に解説します。★「テキストの事前配布」「講義は２日間」「後日活用できる見直し易いテキスト」：セミナー開催前から開催後に至るまで、じっくりと学習できます。 | ||
| 11月10日 | 製造業のための統計的多変量データ分析法～開発実務の統計・多変量解析 基礎と実際～【ソフトウェア配付・ＰＣ演習付き】＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| 「実務で使えるソフトウェア」を実際に動かしながら学ぶオンライン講座！年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説します! | ||
| 11月6日 | 説明できるAI：XAI～機械学習の導入上の課題と業務への導入を成功させるコツ～ | |
| 講師は横浜国立大学の長尾智晴先生です。ブラックボックスではない、根拠を「説明できる」ホワイトなAIへ！ | ||
| 10月26日 | ＡＩ・ビッグデータと知的財産権＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| 講師：長島・大野・常松法律事務所 弁護士 澤田 将史 先生 ★AIやビッグデータを活用した発明はどのように法律で守られるのか？ 知財戦略を行う上で知っておかなくてはいけない知識を全て解説。 ★知的財産上の取り扱いや契約を結ぶ際の従来とは違う注意点とは。 | ||
| 10月26日 | 【PythonによるPC実習付き】機械学習入門セミナー（定員２０名）＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| 講師：埼玉大学 大学院理工学研究科 准教授 大久保 潤 先生 ★機械学習についての解説と、Pythonを用いて実際に手を動かして学ぶPC実習を交互に行い、機械学習に対する理解を深められます！ ★毎回大好評につき満員御礼！ 定員となり次第締め切らせて頂きますので、なるべくお早めにお申し込みください。 ★以前の講座の様子はこちらをご覧ください。 | ||
| 10月19日 | 機械学習の基礎から、学習の効率化・最適化の実践まで＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| 講師：産業技術総合研究所 赤穂 昭太郎 先生★機械学習・AIの正しい知識とデータ解析の定石を身につけ、問題・課題へ適切に活用する！★様々な手法の概要・コツやつまづきやすいポイント、そして効率化・最適化手法や最新動向までを詳解。★ディープラーニングについては、一部簡単なデモを交えて解説します！ | ||
| 10月14日 | Beyond 5G/6Gネットワークの最新動向～光とミリ波の融合技術～＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| 講師 早稲田大学 川西 哲也 先生★早くも議論が始まっているBeyond 5G／6Gについて出遅れないために！★テラヘルツ・ミリ波などの通信帯域、センシング、ネットワーク技術など知っておくべき要素技術や国内外の研究開発動向、応用可能性や展望までを詳解。 | ||
| 10月8日 | 第一原理計算入門～原理の把握と実践的な手順、導入の際のポイント～＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| 講師 大阪大学 下司 雅章 先生★第一原理計算の概要から計算手法の種類と手順・環境整備、計算の注意点やポイント、社内導入に向けた判断材料まで。★導入を検討している方、情報収集をしている方に特におススメです！ | ||
| 9月29日 | 人工知能（AI）による最適化解の学習・予測～深層強化学習のオンライン最適化問題適用等～＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| ★人工知能（AI）技術の発展により飛躍的に発展してきた最適化問題の最新事情がわかる！★現在主流のオフライン最適化手法のみでなく、より現実に則した適用が可能なオンライン学習について、原理や応用の仕組みからわかりやすく説明します！ | ||
| 9月18日 | データ量の少ない・スモールデータを対象とした機械学習のすすめ方とその考え方 | |
| ★収集が困難な、スモールなデータからいかに知識を抽出すれば良いのか？データ収集から解析の方法論まで、実例を通じて解説します！ | ||
| 9月15日 | 蓄電池研究におけるマテリアルズ・インフォマティクスの活用法 | |
| 講師は、名古屋工業大学・中山将伸先生。電池材料研究に携わる方に向けて、マテリアルズ・インフォマティクスを基礎からわかりやすく解説します。 | ||
| 9月14日 | ベイズ統計入門講座 | |
| データサイエンスに必要なベイズ統計の基礎知識を身につける | ||
| 9月11日 | ＜マテリアルズインフォマティクスの根幹を担う＞計算科学シミュレーション技術の基礎と材料設計事例 Zoomによるオンラインセミナー | |
| ★これからの材料開発のために！「実際に企業においてどのように活用することができるのか」 | ||
| 9月10日 | Pythonを使って学ぶ機械学習～Zoomオンライン・ハンズオンセミナー～ | |
| ★20名限定：Zoomウェビナー×Pythonハンズオン | ||
| 9月9日 | ディープラーニングとMTシステムの事例で学ぶ製造業における人工知能の基礎と実用化ノウハウ入門～未知の異常検知・開発実験環境の仮想化・センサレスセンシングを実現するAI技術開発法～ | |
| 手段としての、使える「人工知能」を学ぶ！＊年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説！ | ||
| 9月8日 | ディープラーニングを用いた自然言語処理～word2vec, LSTM, seq2seq そして BERT の要点と利用方法～＜Zoomによるオンラインセミナー：見逃し視聴有＞ | |
| ★各手法はどのような問題を解くことができるのか？どのようなツールが存在し、具体的にどう使うのか等々・・ ディープラーニングの各手法を体系的にわかりやすく把握できる！★特に注目されている BERTの利用方法についても易しく解説！ 日本語データに対する適用や、各分野でのコーパスを利用した学習の活用法はどうすれば良いのか等といった、実践面での解説を中心に行います。 | ||
| 9月4日 | AI時代を勝ち抜くための「データサイエンス作法」【超入門】～データの活用を助けるTRAD～ | |
| ①:数学や統計学の事前知識は必要ありません！ ②:データ分析・活用が苦手という方にこそ、ご参加頂きたい講座です！ ③:「なぜ？」を解消するために、データの本質から丁寧に解説いたします！ | ||
| 9月4日 | ディープラーニングによる画像認識の医療への応用 【PC実習】～講義による最新情報と、ハンズオンを通じた使い方の理解～ | |
| 「ディープラーニングや画像認識は、医療でどのように利用されているのか知りたい！」「ハンズオンを通じて理解を深めたい！」「興味はあるけど人工知能の知識はまだ全くない・・・」１つでも当てはまる方はぜひご参加ください。本講座はプログラミング知識を必要としない為、初心者でも安心してご参加可能です！！ | ||
| 9月3日 | 入門 機械学習とデータサイエンス～データ分析を成果に結び付けるコツ～ | |
| 株式会社ブレインパッド アナリティクス本部 データ活用人材育成サービス部トレーニングスペシャリスト 小俣修一 先生 | ||
| 9月1日 | グラフニューラルネットワーク入門～基礎から様々な手法、応用例と展望まで～ | |
| 講師 東京工業大学 村田 剛志 先生★近年注目集めるグラフへのディープラーニング適用について、知っておくべき入門知識を総ざらい！★基礎から研究事例、画像認識・推薦システム・予測・化合物分類といった期待の応用先、おすすめ情報源などを解説します。 | ||
| 9月1日 | 最適制御・モデル予測制御（MPC）の基本から応用事例まで | |
| 講師：京都大学 大塚 敏之 先生 ★好評再開講！効率的なアルゴリズムの開発などで産業への適用も拡がる“最適・モデル予測制御（MPC）”のセミナー！ ★問題設定から数値解法の考え方や実時間アルゴリズム、そして様々な応用事例や自動コード生成ツールなど。基礎から包括的に解説します。 ★ご希望の方へは、当日紹介したサンプルコードも配布致します！ | ||
| 9月1日 | 嗅覚IoTセンサ「MSS」の基礎、要素技術、および応用展開 | |
| 講師 物質・材料研究機構 吉川 元起 先生★種々の分野で期待の匂いセンサ！本セミナーでは、要求特性を全て網羅しているMSSに特化して解説。★動作原理や感応膜の設計といったセンサの基本から、データ解析や機械学習との連携・システム設計などソフト面との融合、医療・ヘルスケア用途をはじめとした様々な応用展開まで。幅広く解説します！ | ||
| 8月28日 | AIと医療（AI医療機器開発やAI創薬など）に関する法律・知財・契約面での実践的ノウハウ～個人情報保護法制・AIやデータ関連の知財と契約・法的責任の見地から～< | |
| 「医療に関するAIに携わっている！」 「法律・知財・契約面をしっかり理解しておきたい！」 「具体的にはどのような事例があるの？という方はぜひご参加ください。 過去5回大好評だったセミナーが、今回は医療に特化した内容にリニューアル！！ | ||
| 8月28日 | AI技術に融合する制御技術の産業応用 | |
| 講師：群馬大学 理工学府 電子情報部門 教授 橋本 誠司 先生 ★システム同定、適応制御やディープラーニングによる高度な学習制御までを必要な基礎知識から現在使われている各種応用事例までをわかりやすく解説！ ★制御機器の高性能化を検討している方、知能化された制御技術の導入をお考えの方、具体例からわかりやすく学びたい方にお勧めのセミナーです！ | ||
| 8月27日 | TensorFlowで学ぶディープラーニングと応用【PC実習付き】（定員２０名） | |
| 講師：明治大学 総合数理学部 ネットワークデザイン学科 准教授 櫻井 義尚 先生 ★必要な前提知識からディープラーニングの手法、実際に動かす時の課題など・・ ★手を動かして理解を深めながら学べるセミナーです！ ★機械学習の基礎実習セミナーや人工知能の応用例セミナーとのお得なセット割引もございます。 | ||
| 8月26日 | 【PC実習付き】PythonとScikit-learnで学ぶ機械学習の基礎（定員２０名） | |
| 講師：明治大学 総合数理学部 ネットワークデザイン学科 准教授 櫻井 義尚 先生 ★機械学習の基礎、種類、データの集め方などを一日で解説。 座学だけでなく実際に演習を行うことでより理解が深まります。 ★機械学習を業務に取り入れたい方や、情報収集が目的の方にお勧めのセミナーです！ ★ディープラーニングの実習セミナーや人工知能の応用例セミナーとのお得なセット割引もございます。 | ||
| 8月25日 | 基礎からわかる自然言語処理～これから始める方向けに知っておくべき知識や事例を徹底解説～ | |
| 同志社大学 理工学部 インテリジェント情報工学科 教授 土屋 誠司 | ||
| 8月24日 | 自然言語処理のための機械学習の基礎 | |
| 講師：筑波大学 図書館情報メディア系 准教授 若林 啓 先生 ★機械学習はどうやって何を計算しているのか？動かすにはどんな環境が必要なのか？ ★原理からライブラリによる実装、そして自然言語処理への応用例までを１日で解説！ ★実務での応用展開に向けてしっかりと基礎を学べるセミナーです。 | ||
| 8月21日 | Visual SLAM入門講座～絶対に知っておくべき基礎・デバイス動作原理から、ライブラリ・技術動向など～ | |
| 講師 九州大学 内山 英昭 先生★Visual SLAM（vSLAM）の基礎を学びたい、何ができるのか知りたい、機材選定で悩んでいる、vSLAMを利用したシステム構築を検討されている方などにお勧め！★Initializationなどの必須基礎から、vSLAMの種類や動作原理、処理の流れ、実装に必要なライブラリに至るまで徹底解説します。 | ||
| 8月19日 | Edge AIの開発・導入に向けて | |
| 講師：株式会社エイシング 出澤 純一 先生 ★人工知能（機械学習／ディープラーニング）を実際に業務で使用するために必要な知識を解説。 ★クラウドＡＩ（ディープラーニング）ではなくエッジＡＩ（制御系）に焦点をあて、異常検知や各種制御系の応用事例を基に使い方や開発ツールなど。 導入時に失敗しないためのポイントまで。 | ||
| 7月22日 | スパースモデリング技術の特徴と応用【ハンズオンセミナー】 | |
| ★スパースモデリング：本質を抽出するための方法論をハンズオンで学ぶ。★そもそも何なのか？ どのように実データに適用できるのか？★Lassoや辞書学習・異常検知・欠損補間まで、じっくり学ぶ一日セミナー！ | ||
| 7月20日 | Rで学ぶマルチレベルモデル入門（PC実習付） | |
| ★書籍 Rで学ぶマルチレベルモデル[入門編][実践編] 著者の尾崎幸謙先生が、マルチレベルモデルを、やさしく、わかりかすく解説します。 | ||
| 7月16日 | AIビジネスのための特許出願・知財戦略 その基本的な考え方と具体策 | |
| ★機械学習・ディープラーニング（深層学習）等AIにまつわる知財戦略・戦術を学ぶ！★生データ、学習済みパラメータ… 何が法的保護の対象に？ ビジネスモデル特許との関わり？★演習問題（ワークショップ）で知識を実務に落とし込む！ | ||
| 7月10日 | ＜機械学習やデータ解析を実施する方のための＞データの前処理ノウハウ～講師による実演デモ付きセミナー | |
| ★膨大なデータ、統合されていないデータ…いかに扱えばよいのか？★特徴量を把握・抽出する大事なプロセス【データの前処理】にフォーカスしたセミナーです。★実務的、実践的指導で毎回好評の長橋先生が登壇！ | ||
| 7月3日 | 画像認識技術を用いたAI外観検査の現場導入事例・方法と精度向上指針 | |
| ★画像認識技術を外観検査に応用！ 必要な学習データ？ 撮影環境や条件のばらつきは？★製造現場でいくつかの導入実績をあげた講師が、自身の担ったAI外観検査の取組を解く！★導入プロジェクトの立ち上げ方・進め方・産学連携助成の活用法も！ | ||
| 6月24日 | 化学における人工知能技術との融合の基礎と実験・計算化学への応用事例～化学反応予測・実験条件最適化・材料探索を例に～ | |
| ☆(マテリアル・ケモ・触媒)インフォマティクスの最新研究も含めて,研究事例と共に分かり易く解説します！ ☆関連ご担当者様のほか, 興味がある・情報収集といった方のご参加も大歓迎です！ | ||
| 6月23日 | 実務に使うための機械学習・ディープラーニング | |
| 講師：横浜国立大学 大学院環境情報研究院 講師 白川 真一 先生 ★重要な技術である「機械学習（ディープラーニング）」を、基礎から解説し、どうやって実務に取り入れていくのをわかりやすくお伝えします。 ★機械学習やディープラーニングの基礎を学びたい方、精度を高めるテクニックを知りたい方、手法やフレームワークの種類など、機械学習の入り口としてもお勧めのセミナーです！ ★説明できるAI（XAI)とは？最近話題の「GAN」や「LSTM」はどのように使えるのか？最新情報も解説。 | ||
| 6月22日 | ハンズオンで学ぶ強化学習入門～基礎理論からPythonによるアルゴリズムの実装例まで～ | |
| 講師 奈良先端科学技術大学院大学 吉本 潤一郎 先生★PC演習（Pythonによるアルゴリズム実装）も交えながら、強化学習がうまく働く仕組みや応用例を解説！★代表的なアルゴリズムなどの基礎から実装時に生じる諸問題と解決策、ロボット制御や脳の意思決定モデル等への応用まで。 | ||
| 6月4日 | トポロジカルデータ解析【ＴＤＡ】入門～最先端の数学を用いたデータ解析法の科学応用まで～ | |
| 講師：京都大学 高等研究院 教授 平岡 裕章 | ||
| 3月23日 | Rで学ぶマルチレベルモデル入門 | |
| ★書籍 Rで学ぶマルチレベルモデル[入門編][実践編]著者の尾崎幸謙先生が、マルチレベルモデルを、やさしく、わかりかすく解説します。 | ||
| 3月19日 | データ量の少ない・スモールデータを対象とした機械学習のすすめ方とその考え方 | |
| ★収集が困難な、スモールなデータからいかに知識を抽出すれば良いのか？ データ収集から解析の方法論まで、実例を通じて解説します！ | ||
| 3月18日 | 生体情報センシングの最新動向－生体情報の分析・解析とその応用技術開発－ | |
| ★生体計測技術の勘所とは？また、介護機器と車載用システムに偏在する理由とは？生体計測技術の概要、生体計測用センサの多様性と原理を理解。生体計測技術応用製品の開発STEP理解と技術開発動向・発展性と注意点とは？ | ||
| 3月11日 | ＜いちばんやさしい＞ディープラーニング（演習つきセミナー）～実務運用のための基礎力を養う～ | |
| ★まず基本をおさえる。“実習形式”で学ぶ！ | ||
| 3月9日 | Rを使った時系列データ分析入門（パソコン実習付き） | |
| ★時系列データの解釈・予測を行うための枠組みを、実装を通じ体系的に習得！ | ||
| 3月6日 | 機械学習モデル理解のための説明法 | |
| 「XAI（explainable AI：説明可能なAI）」を識るセミナー！AIのブラックボックス性をいかに解消していくか！？ | ||
| 3月5日 | ベイズモデリング入門－入門の一歩先から階層ベイズモデルまで | |
| ★階層ベイズモデリングやそれと関連した事柄を“最短で理解したい方”に最適！ | ||
| 3月5日 | ディープラーニングを用いた自然言語処理のすすめ方～各手法・ツールの特徴・使い方とその実践～ | |
| ★各手法はどのような処理に向いているのか、どういった問題を解くことができるのか、どのようなツールが存在し、具体的にどう使うのか等々・・ 現在、自然言語処理（NLP）で利用されるディープラーニング手法の中でも注目されているBERTの利用法や、転移学習の活用についても解説！ ★数式的な説明は深くは触れずに、実践面での解説を中心に行います。 | ||
| 統計学入門シリーズセミナー（全3回）－実践的な統計学入門、多変量解析入門、初めてのベイズ統計学 | ||
| ★書籍「マンガでわかる統計学」シリーズの著者、高橋信先生が、やさしく、わかりやすく、解説します。 | ||
| 2月28日 | カルマンフィルタ入門～実際に使うための基本とポイント、応用事例まで～ | |
| 講師：慶應義塾大学 足立 修一 先生 ★時系列解析など様々な産業・ビジネスで応用拡がるカルマンフィルタの講座！ ★これから学びたい、一度チャレンジしてみたが難しく挫折したという方特におススメ！カルマンフィルタの仕組みをやさしく解説します。 | ||
| 2月28日 | マテリアルズ・インフォマティクスによる材料設計の技術動向と応用事例～データベース構築・材料データ活用手法・応用例など | |
| ★データ収集、データベース構築方法、実際の設計開発例を解説し、マテリアルズインフォマティクス導入に必要な要素技術が身に付く | ||
| 2月28日 | TensorFlowで学ぶディープラーニングと応用【PC実習付き】（定員２０名） | |
| 講師：明治大学 総合数理学部 ネットワークデザイン学科 准教授 櫻井 義尚 ★必要な前提知識からディープラーニングの手法、実際に動かす時の課題など・・ ★手を動かして理解を深めながら学べるセミナーです！ ★機械学習の基礎実習セミナーや人工知能の応用例セミナーとのお得なセット割引もございます。 | ||
| 2月27日 | 【PC実習付き】PythonとScikit-learnで学ぶ機械学習の基礎（定員２０名） | |
| 講師：明治大学 総合数理学部 ネットワークデザイン学科 准教授 櫻井 義尚 ★機械学習の基礎、種類、データの集め方やディープラーニングなどを一日で解説。 座学だけでなく実際に演習を行うことでより理解が深まります。 ★機械学習を業務に取り入れたい方や、情報収集が目的の方にお勧めのセミナーです！ ★深層学習の座学セミナーや、ディープラーニングの実習セミナーとのお得なセット割引もございます。 | ||
| 2月26日 | ディープラーニングによる異常検知の基礎と応用 | |
| 講師：岐阜大学 加藤 邦人 先生 ★飛躍的な精度向上も期待できる、異常検知へのディープラーニング導入についてのセミナー。 ★ニューラルネットワークや異常検知の基礎から、オートエンコーダやGANなどを用いた異常検知の実際、応用事例、現状の問題点などを徹底解説！ | ||
| 2月17日、18日 | ハンズオンで学ぶ Pythonによる機械学習～基礎からライブラリの活用、実装に向けた入門知識まで～ | |
| 講師：愛知県立大学 小林 邦和 先生 ★好評セミナーを時間を拡大しパワーアップ再開講！Pythonとscikit-learnを使った入門セミナーです！ ★Python／機械学習の基本やコーディングから、各教師あり・教師なし学習の理論・アルゴリズムとPCでの実践、scikit-learnによる実装法と注意事項までを詳解。 | ||
| 2月14日 | トポロジカルデータ解析入門～最先端の数学を用いたデータ解析法の科学応用まで～ | |
| 講師：京都大学 高等研究院 教授 平岡 裕章 | ||
| 2月13日 | はじめての統計解析～統計学の基礎・標準偏差・正規分布・相関分析・CS分析を学ぶ～ | |
| 講師：株式会社アイスタット 志賀 保夫 先生 ★実務で統計解析を行っている講師が贈る好評セミナー！ ★PC演習を交えながら、統計を業務に活かすための“はじめの一歩”が学べます！ | ||
| 2月13日 | ＡＩビジネスの法務と知財～医療AI開発など具体的事例をもとに契約・AIガイドラインを徹底解説～ | |
| 「AIを開発しているけど、開発された学習済みモデルを法的に守るにはどうすればいいの？」「AI開発に際して必要な契約内容はどのように決めたら良いの？」「AIビジネスに関する法律について詳しく知りたい！」など、AIビジネスに関する法務と知財に関するお悩みを解決！！大好評につき5回目の開催。今回は知財戦略についてもご説明致します！ | ||
| 2月12日 | ケモインフォマティクス入門～分子設計・材料設計・プロセス管理のためのデータ駆動型化学～ | |
| 講師：東京大学 船津 公人 先生 ★得られた／蓄積されたデータを、材料開発や生産プロセス・品質管理に有効活用！ ★ケモインフォマティクスの基礎・必要な環境から、データ解析・整理、モデル化法、そして種々の事例や少ないデータから目的物性を達成する方法まで詳解。 | ||
| 2月10日 | 量子コンピュータ入門～基礎から最新研究開発動向まで～ | |
| 講師：産業技術総合研究所 川畑 史郎 先生 ★Googleの量子優位性実証の発表などで更に注目増す“量子コンピュータ”。本セミナーでは今知っておきたい知識を1日で学べます。 ★技術的な基礎から、国内外のトピックスと最新研究開発動向、開発環境やプログラム言語、実用化へ向けた課題、ビジネス展開の可能性まで！ ★量子コンピュータのプログラミングや動作について簡単なデモも行います。 | ||
| 2月7日 | 基礎から知るデータサイエンスと機械学習入門～機械学習の仕組みとデータ分析で確実に成果を上げるコツ～ | |
| 講師：株式会社ブレインパッド アナリティクス本部 データ活用人材育成サービス部 ティーチングスペシャリスト 小俣 修一 | ||
| 2月6日 | 深層学習（ディープラーニング）の基本的な原理を理解しよう～誤差逆伝播法、確率的勾配降下法などの深層学習の原理をわかりやすく～ | |
| 講師：慶應義塾大学 理工学部情報工学科 教授 萩原 将文 先生 ★ディープラーニングを基礎から理解したい方、必聴！ ★流行りの機械学習・人工知能を原理から学び、この技術でどんな事業ができそうなのかを考えられるようになるセミナーです。 ★敵対的生成ネットワーク（GAN）についても、応用例を交えて講義中に解説します。 ★機械学習の実習セミナーとお得なセット割引もございます。 | ||
| 1月31日 | Rで学ぶ時系列データ分析の基礎と状態空間モデリング（PC実習付き） | |
| ★Logics of Blue・馬場先生が状態空間モデリングをたっぷり解説します。 | ||
| 1月29日 | 階層ベイズモデリング：その実装と応用 | |
| ★階層モデルのベイズ推測によるデータ解析方法をR言語と汎用的なMCMCライブラリ（JAGSとStan）を用いて解説。 | ||
| 1月29日 | エッジAIの開発ハンドリングとビジネス展開上の注意点～人工知能システム開発のポイントと導入方法～ | |
| 講師に機械学習エンジニア・坂本俊之先生をお招きします。 本セミナーでは、AIシステム開発特有の問題とビジネス展開上の注意点について分かり易く解説します。 | ||
| 1月28日 | 自動運転の技術開発の変遷・現状、実用化の可能性 | |
| ★自動運転を巡る各ポイントを網羅的に解説！技術の話はもちろん、法整備、国際基準化・標準化、今後の開発指針まで！ | ||
| 1月28日 | アジャイル開発入門～顧客の真のニーズを満たすアジャイル開発とは～ | |
| 講師：株式会社クロノス 大石 宏一 先生 ★よりスピーディーなソフトウェア開発が求められる中、注目のアジャイル開発について一日速習！ ★他の開発手法と何が違う？導入のメリット/デメリットとは？ ★システム開発関連に従事されている方、アジャイル開発の導入に興味のある方にオススメです！ | ||
| 1月27日 | バイオインフォマティクスによる多様なバイオデータの解析～ゲノムデータ・新型１分子DNAシーケンサーデータ・生物動画データ・メタゲノムデータ・環境DNAデータまで～ | |
| ★バイオインフォマティクス解析について、ゲノムデータ・新型１分子DNAシーケンサーデータ・生物動画データ・メタゲノムデータ・環境DNAデータに亘る具体的な解析例踏まえ、わかりやすく解説。 | ||
| 1月27日 | Pythonで初めて学ぶ！ベイズ統計学の基礎と応用 | |
| 講師に、高崎経済大学・宮田庸一先生をお招きします。「ベイズ統計学を初歩から理解したい方」「Pythonを用いたベイズ推定に興味がある方」「マルコフ連鎖モンテカルロ法に興味のある方」など是非、ご参加下さい。 | ||
| 1月23日 | 特許分析業務における人工知能（AI）の活用展開 | |
| ★特許のスコアリングや品質評価、重要技術の抽出、請求項からの新規性・進歩性のある個所の推定、類似特許検索等々・・ 様々な特許分析の手法に応じたアプローチ方法の詳細を示しながら、人工知能（AI）適用のポイントを解説します。 | ||
| 1月20日 | 機械学習・ディープラーニングを活用したデータ分析の進め方 | |
| ★眠っているデータを活かすために： どのようなデータに対して機械学習・ディープラーニングを適用すべきか？ データ分析・活用に向けた、データ処理や機械学習の基本から習得！ ★データの前処理法から、データ分析の各種具体例とその実践上の留意点まで！ | ||
| 1月17日 | 【ソフトウェア配付・ＰＣ演習付き】データから本質的な情報を取りだすエンジニアのための統計・多変量解析 基礎と実際～製造業の統計・多変量解析 実務的基礎～ | |
| 「実務で使えるソフトウェア」をPCで実際に動かしながら学ぶ！ 年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説します! | ||
2019年
| 12月17日 | さらっと学ぶマテリアルズインフォマティクス【分析デモ有り】―データサイエンスで行う材料開発― | |
| 講師：株式会社日立製作所 研究開発グループ 主任研究員 淺原 彰規 先生 ★マテリアルズインフォマティクスを本当に使うべきなのか否かの判断に迷われている方や学び始めの方にお勧めのセミナー。 ★AIによる材料開発の各種事例やトラブル対策、講師によるマテリアルズインフォマティクスの実演も。 | ||
| 12月16日 | 第一原理計算による材料研究の現状と動向～機能性材料の理解から新材料探索に向けたマテリアルズインフォマティクスまで～ | |
| 講師：東京工業大学 科学技術創成研究院フロンティア材料研究所 教授 大場 史康 先生 | ||
| 12月16日 | ディープラーニングによる画像認識の医療への応用 【PC実習】～講義による最新情報と、ハンズオンを通じた使い方の理解～ | |
| 「ディープラーニングや画像認識は、医療でどのように利用されているのか知りたい！」「ハンズオンを通じて理解を深めたい！」「興味はあるけど人工知能の予備知識は全くない・・・」１つでも当てはまる方はぜひご参加ください。本講座はプログラミングを必要としない為、初心者でも安心してご参加可能です！！ | ||
| 12月13日 | 機械学習；パターン認識―少ないデータでも有効な機械学習Support Vector Machineの基礎と実際― | |
| 講師：青山学院大学 理工学部･経営システム工学科 教授 小野田 崇 先生 | ||
| 12月12日 | ハンズオンで体験！バイオインフォマティクス～不完全なデータに挑む～ | |
| 講師：株式会社日本バイオデータ 緒方 法親 先生など計4名 ★毎回大好評！バイオインフォマティクスを使いこなす為のはじめの一歩をハンズオンで学ぶ（Mac使用）。 ★UNIX/Linuxの基礎から、NGSが出力するデータの取扱い・配列類似性の検索・集計・統計処理や解析法、およびビジネス成功例までを詳解！ ★セミナーのイメージはこちらをご覧ください。 | ||
| 12月12日 | 基礎から学べる強化学習～アルゴリズムの基本原理から応用例まで～ | |
| 講師：奈良先端科学技術大学院大学 吉本 潤一郎 先生 【強化学習 入門セミナー】★簡単な例題やデモを通して、強化学習がうまく働く仕組みや応用例を解説！ ★マルコフ決定過程や代表的なアルゴリズムなどの基礎から、実装時に生じる諸問題と解決策、Pythonによる実装デモ、ロボット制御や脳の意思決定モデル等への応用まで。 | ||
| 12月6日 | 【PC演習】人工知能（AI）、機械学習で使える数学入門～数学に苦手意識がある方も学び直したい方もこれで安心～ | |
| 「人工知能や機械学習に興味はあるけれど、数学に抵抗がある・・・」「数学は1度勉強したけれど、忘れてしまっているので改めて振り返っておきたい！」「アルゴリズムを理解してしっかり機械学習を学びたい！」という方におすすめのセミナー。PC実習を通じて機械学習に必要な数学の知識を1日で習得できます！！ | ||
| 12月6日 | 施設園芸・植物工場とスマート農業の最新動向 | |
| 施設園芸・植物工場におけるスマート農業の現状、開発成果、課題、今後のビジネスチャンス等、実例を豊富に解説します！ | ||
| 12月6日 | 組合せ最適化 入門～問題の実践的解決に役立つ手法を中心に～ | |
| 講師：名古屋大学 柳浦 睦憲 先生 ★適用範囲は幅広いが、難しいと言われる組み合わせ最適化問題をわかりやすく解説！ ★基礎から局所探索法とメタ戦略（遺伝アルゴリズム，進化計算，アニーリング法，タブー探索法など）の解説、実践的に問題を解くための方法論、応用事例まで。 | ||
| 12月6日 | 統計解析と機械学習による異常検知 | |
| 講師：滋賀大学 データサイエンス学部 教授 笛田 薫 先生 ★異常検知や故障予知、劣化予測をするために必要な知識とは？ ★基本的な統計や機械学習の知識に加えてデータがある時、少ない時、ない時など様々な場合ごとの異常検知の行い方について解説。 ★翌週のPython実習つき異常検知セミナーとのお得なセット割引も。 | ||
| 12月5日 | PyTorchによるディープラーニングプログラムの作成法 | |
| ディープラーニングのプログラムとは結局何をやっているのか？その枠組みを理解するのに最適！ 自分でイチからプログラムを構築するための第一歩に！ | ||
| 12月4日 | 深層学習を用いた実践的異常検知～変分自己符号化器VAEと敵対的生成ネットワークGANの基礎と適用～ | |
| 講師：神戸大学 松原 崇 先生 ★産業現場でのAI導入において、特にニーズの大きい“異常検知”にフォーカスしたセミナー！ ★深層学習を用いた生成モデルの基礎から、それを異常検知に適用した際にぶち当たる壁と解決ノウハウまで。 ★複数企業との共同研究で得られた、実践的なテクニックを数多く紹介します！ | ||
| 11月27日 | マテリアルズインフォマティクスの最前線：物質の表現・学習・生成 | |
| ★材料設計の機械学習アルゴリズム・合成経路予測からスモールデータと転移学習、実験計画法まで！ マテリアルズインフォマティクスの基本的なワークフロー及び最新の研究事例を解説！ | ||
| 11月27日 | 脳波計測の基礎とビジネス応用を目指した研究～ウェアラブル脳波計による計測デモ付きセミナー～ | |
| 脳波とは何か？ どのようにして測るのか？「無意識」の情報にアクセスし、産業応用につなげる！ | ||
| 11月26日 | スパース推定入門 | |
| ★正則化法に基づくスパース推定、lasso、lasso拡張及び構造的スパース正則化を解説。★回帰モデル（ロジスティック、ポアソン、Cox）におけるスパース推定とは？★計算アルゴリズムおよび正則化パラメータ選択方法も解説。 | ||
| 11月26日 | シリコン量子コンピュータ～研究動向、量子ビット動作原理から、高温動作の可能性まで～ | |
| これからの「コンピュータ」を見据えて！量子コンピュータ・シリコン量子ビットの動作原理を詳解！ | ||
| 11月22日 | ＜機械学習の本質を理解するための＞ 「数学」の基本 学び直しセミナー | |
| 講師に、愛知工科大学・荒川俊也先生をお招きします。AI・機械学習をブラックボックスにしないために高校数学レベルからやさしく解説。演習も交え学んで頂きます。 | ||
| 11月22日 | 宇宙からの衛星データ（地球観測データ）の基礎と利活用展開～データ取得から情報化さらに利活用のポイントまで～ | |
| ★民間事業者が全球観測システムを構築できるようになり、空間分解能・価格ともに利用しやすく身近になった衛星データの活用が進展！ ★データがどのように観測され取得・情報化されるのか？どのように入手し利用していけば良いのか？そのデータの特徴と留意点といった基礎知識を把握できます。 | ||
| 11月21日 | ディープラーニングとMTシステムの事例で学ぶ製造業における人工知能の基礎と実用化ノウハウ入門 ～未知の異常検知・開発実験環境の仮想化・センサレスセンシングを実現するAI技術開発法～ | |
| 手段としての、使える「人工知能」を学ぶ！＊年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説！ | ||
| 11月19日 | ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門（PC実習付） | |
| ★ベイズ統計の基本、一般化線形モデル、状態空間モデル。 | ||
| 11月19日 | 人工知能（AI）搭載プロダクトにおける品質保証の考え方とその取り組み・検証技術 | |
| ★人工知能（AI）における品質の把握、評価、説明、管理等の品質保証活動はどのように行えばよいのか？ その基本的な考え方からガイドラインや最近の標準化等の動向、製品の品質担保技術まで！ | ||
| 11月18日 | スパースモデリング入門（1日速習） | |
| ★1日で基本を概ね理解できるよう、事例・デモ交え、わかりやすく解説！フリーソフトを使った分析例を紹介します。 | ||
| 11月15日 | Pythonで学ぶ機械学習と異常検知入門～教師なし学習、異常検知と応用例～ | |
| 実際にPythonを使って学ぶ！各種の異常検知法についても！ | ||
| 11月13日 | ＡＩ関連発明を事業収益に結び付けるための出願戦略及び活用戦略 | |
| AIの基礎から特許戦術までの解説を致します | ||
| 11月13日 | 音による故障予知・故障検知技術 | |
| ★音が機械の故障検知や故障予知にどのように利用できるのか？ | ||
| 11月11日 | Pythonで学ぶ！ディープラーニングのしくみを理解するための数学入門 | |
| 講師は増井技術士事務所・増井敏克先生です。本セミナーでは、ディープラーニングの実装に求められる範囲の数学に絞って、Pythonでの実装と合わせてわかりやすく解説します。 | ||
| 11月7日 | 初学者のための時系列データ分析～状態空間モデルとRで実践するカルマンフィルタ～ | |
| 講師は北海道大学・萩原淳一郎先生。本セミナーでは、時系列分析を初歩から体系立てて学びます。またその際、R言語による実践方法もあわせて紹介します。 | ||
| 11月7日 | 量子コンピュータの基礎知識と最近の開発動向・産業利用の見通し | |
| 量子コンピュータが何を変える？ 量子コンピュータで何をする？実情を具体的に解説！ | ||
| 10月25日 | Rで実践！状態空間モデルによる時系列データ解析 | |
| 講師：情報・システム研究機構 統計数理研究所 モデリング研究系 助教 野村 俊一 ★時系列データの解析方法から、実際のデータを用いた一連の分析プロセスに加え、統計解析ソフトRでの解析コードの書き方までをわかりやすく解説。 ★時系列解析の予備知識がない方でもわかるよう、データの種類から前処理まで基礎的な知識もお伝えいたします。 | ||
| 10月23日 | カルマンフィルターの直感的な理解と実装 | |
| 講師：慶応義塾大学 名誉教授 森平 爽一郎 | ||
| 10月23日 | 車載用遠赤外線カメラシステムの技術的課題、及び開発動向について | |
| 講師：(株)ＪＶＣケンウッド オートモーティブ 技術本部 第9商品技術部 次長 横井 暁 | ||
| 10月21日 | 【PythonによるPC実習付き】機械学習入門セミナー（定員２５名） | |
| 講師：埼玉大学 大学院理工学研究科 准教授 大久保 潤 先生 ★機械学習の技術を習得するための超入門セミナー。 ★機械学習についての解説と、Pythonを用いて実際に手を動かして学ぶPC実習を交互に行い、機械学習に対する理解を深められます！ ★毎回大好評につき満員御礼！ 定員となり次第締め切らせて頂きますので、なるべくお早めにお申し込みください。 ★以前の講座の様子はこちらをご覧ください。 | ||
| 10月18日 | 欠測データにおける統計解析のイロハ～Rによる単一代入法と多重代入法のポイント～ | |
| ☆欠測値の概要、欠測データの問題点、欠測のパターンやメカニズムなど基礎知識！ ☆数値例を示しながら、具体的な処理・分析方法についても解説します！ ※書籍「欠測データ処理: Rによる単一代入法と多重代入法」も贈呈致します。 | ||
| 10月18日 | 農業のIoT／AI技術、スマート農業の最新動向から先進事例、ビジネスチャンスまで | |
| 講師：株式会社日本総合研究所 三輪 泰史 先生 ★相次ぐ市販化／政策の進展／実証事業の実施などで急拡大しているスマート農業をトップランナー日本総研 三輪氏が詳解！ ★技術概要などの基礎から様々な先進事例、政策動向、ビジネス立上げノウハウ、海外展開まで。最新情報を交えて解説します。 | ||
| 10月17日 | 量子コンピュータ入門～現状と将来展望～ | |
| 講師：電気通信大学 大学院 情報理工学研究科 教授 西野 哲朗 先生 ★様々な業界から注目と期待が集まる量子コンピューターを原理から応用、国内外の動向まで全て解説。 ★前提知識がない方でも受講可能。枠にとらわれず情報収集中の方や人工知能・量子コンピューターの知識を深めたい方にお勧めのセミナーです。 | ||
| 10月17日 | 製造業・プラントへのIoT／AI適用技術の基礎・活用事例から社内展開・マネジメントのポイントまで | |
| 講師：合同会社コンサランス 高安 篤史 先生 ★多くの企業にIoT/AIを導入し、改善してきた講師が事例を交えて詳解！ ★センサやドローン、VR／AR、プラットフォーム等のツールを用いた導入ノウハウから、作業効率化、保安、蓄積データ利用、社内推進手法など実際の活用・展開の勘所まで。 | ||
| 10月15日 | 人工知能を支えるパターン認識・機械学習とPythonによる実装入門 ～基礎からディープラーニングの利用まで～ | |
| 講師：名古屋大学 川西 康友 先生 ★Pythonで機械学習・パターン認識を実装するための「はじめの一歩」に最適！ ★機械学習・パターン認識・Pythonの基礎から、モジュール・パッケージの解説や使いこなすためのポイント、ディープラーニングの実装方法の流れ、最先端手法などをわかりやすく解説！ | ||
| 10月15日 | ソフトウェアにおけるオフショア(又はニアショア)開発プロジェクトマネジメント～アウトソーシングの具体的方法とコスト削減のポイント～ | |
| ☆ソフトウェア開発におけるオフショア開発特有の問題点とは何か？ ☆コスト削減・リスク低減・品質確保に繋がる効率的なアウトソーシング手法について、 ソフトウェアの品質関連業務に30年以上携わる講師が、ポイントを解説します！ | ||
| 10月11日 | 第一原理計算入門～原理の把握と実践的な手順、導入の際のポイント～ | |
| 講師：大阪大学 下司 雅章 先生 ★第一原理計算で出来ること等の概要から計算手法の種類や手順、実施するための環境整備、計算の注意点やポイント、社内導入に向けた判断材料まで。 ★第一原理計算の導入を検討している方、情報収集をしている方に特におススメのセミナーです！ | ||
| 10月9日 | AI(人工知能)を利用した医療機器開発の現状と留意点 | |
| ☆「機械学習・深層学習」といったキーワードを踏まえて解説！ ☆AIを利用した医療機器の「品質マネジメント」及び「今後主流になる新技術」とは？ ☆IEC82304-1, JIS T 2304：2012/2017などへのレギュレーション対応！ | ||
| 10月9日 | 実務に使うための機械学習・ディープラーニング【名古屋開催】―画像認識への応用を一例に― | |
| 講師：横浜国立大学 大学院環境情報研究院 講師 白川 真一 先生 ★重要な技術である「機械学習（ディープラーニング）」を、今回は画像認識を応用例に絞って１から解説！ ★機械学習やディープラーニングを業務に取り入れたい方、基礎を学びたい方、ディープラーニングの精度を高めるテクニックを知りたい方、どんな手法やフレームワークがあるのか知りたい方など、機械学習の入り口としてもお勧めのセミナーです！ | ||
| 10月9日 | 緊急課題：自動車産業が早急に強化すべき必須技術～IoTとDeep Learningが実現する完全自動運転とMaaSの実現方法～ | |
| 講師：インテル株式会社 事業開発・政策推進 兼）名古屋大学 未来社会創造機構 野辺 継男 先生 〇２０２０年に実走開始と言われている自動運転に必要な技術とは？ 自動運転のレベルごとの解説は勿論、各業界に関わる要素を１から解説致します！ 〇ディープラーニングや５G、IoTセキュリティなど今後台頭してくる技術を理解したい方、応用先をお探しの方などにお勧め。 | ||
| 10月8日 | 基礎からわかる自然言語処理～これから始める方向けに知っておくべき知識を徹底解説～ | |
| 講師：同志社大学 理工学部 インテリジェント情報工学科 教授 土屋 誠司 | ||
| 10月8日 | 機械学習におけるパターン認識手法「サポートベクターマシン(SVM)」の理論と応用 | |
| ☆教師あり学習の考え方・ベイズ推定の基本・LIBSVMの使用法 ・未学習データに対する汎化性向上など、ポイントを分かり易く解説します！ ☆基本(考え方)をしっかりと整理し、今後の業務へ活かせるよう導きます！ | ||
| 10月7日 | EU加盟国における「欧州NIS指令」の現況と「一般データ保護規則(GDPR)」への対応策 ～医療機器・IoTなどを対象としたサイバーセキュリティ規制動向と今後の展望～ | |
| ☆本セミナーの主な構成は以下の通りです(※詳細はプログラム項目をご参照ください) ●欧州NIS指令と日本のサイバーセキュリティ基本法の位置付け ●欧州GDPRと日本の個人情報保護法の関係 ●医療分野におけるサイバー事故事例 ●医療機器・IoT、又はその他分野におけるサイバーセキュリティ規制動向と取り組み など。 | ||
| AI・人工知能時代のための実習で学ぶ、はじめての統計・機械学習入門シリーズ講座【全3回】 | ||
| ★各回ともPC実習を導入したハンズオン形式セミナー！自分の手を動かすことで、より身につく！ ★昨今のAIブームに取り残されないために！必要なものは中学校レベルの数学知識のみ！ ★ご興味のある内容・ご都合の良い日程のみでも受講可能です。各回、別の方が受講頂くことも可能です。 | ||
| 9月24日 | 時系列データ分析のすすめ方～基礎・モデル化から異常検知・機械学習適用まで～ | |
| ★時系列データ処理の基本から、特徴に応じた実際の分類・モデル化手法まで！ 図解による分かり易さを重視し解説します！ ★講師が実演するPythonプログラムや、Python・Rの基本操作ガイドに関する付録資料なども配布します！ | ||
| 9月19日 | はじめてのベイズ統計学 | |
| ★わかりやすく解説！ | ||
| 9月19日 | 機械学習・時系列データ分析のためのデータ前処理のすすめ方 | |
| ★解析結果の成否を左右するとも言われる前処理について、具体的にどのような処理を行えば良いのか？ 自然言語処理・画像処理・時系列データ分析を取り上げ解説！ ★Python を用いて個々の前処理を行うために有用なパッケージや関数などを紹介します！ | ||
| 9月17日 | 物質・材料開発課題の解決のためのマテリアルズ・インフォマティクス入門 | |
| ★材料開発に機械学習をどのように利用していけば良いのか？ マテリアルズ・インフォマティクスでよく用いられる機械学習の基礎知識を習得！ ★予測・モデル選択や記述子の問題、ベイズ最適化等、マテリアルズ・インフォマティクス活用のための要点について、具体例を交え解説！ | ||
| 9月5日 | スパース推定法による統計モデリング入門 | |
| ★スパースモデリングで回帰モデルの推定が出来るようになります。 | ||
| 8月30日 | Pythonによるベイズ統計学入門【PC実習付き】 | |
| 講師：慶應義塾大学 経済学部 教授 中妻 照雄 先生 ★ベイズ統計を基礎から学びたい方、ベイズ的手法でデータ分析をしたい方、PyMCの使い方を学びたい方などにお勧めのセミナー！ ★ベイズ統計の基本原理から、様々なデータによるベイズ分析の手法をなるべく数式を使わず、PC実習を交えながら解説します。 | ||
| 8月28日 | TensorFlowで学ぶディープラーニングと応用【PC実習付き】（定員２０名） | |
| 講師：明治大学 総合数理学部 ネットワークデザイン学科 准教授 櫻井 義尚 先生 ★必要な前提知識からディープラーニングの手法、実際に動かす時の課題など・・ ★手を動かして理解を深めながら学べるセミナーです！ ★機械学習の基礎実習セミナーや人工知能の応用例セミナーとのお得なセット割引もございます。 | ||
| 8月27日 | ディープラーニングの基礎と応用事例－基本からロボットシステムへの展開まで－ | |
| 講師：早稲田大学 尾形 哲也 先生 ★好評再開講！丁寧でわかりやすい解説に定評のある早大 尾形教授のセミナー。 ★アルゴリズムなどの基礎から、画像認識・生成やマルチモーダル学習、ロボット行動学習などの応用例を徹底解説！ ★特に複数企業との共同研究で試みている、自律ロボットの多様なタスク応用については詳しく解説します。 | ||
| 8月27日 | LPWAと5Gの最新動向～基礎から要素技術、詳細仕様、サービス詳細、将来展望まで～ | |
| 5GやIoT/LPWAの基礎から応用まで、また技術から生み出されるビジネスまで詳しく解説します！ | ||
| 8月26日 | ＜バイオインフォマティクスで注目！＞シングルセルＲＮＡ-ｓｅｑ解析の基礎からＲなどを用いた解析手法 | |
| 講師：筑波大学 医学医療系バイオインフォマティクス研究室 / 人工知能科学センター 准教授 尾崎 遼 | ||
| 8月26日 | 統計的機械学習を用いた異常検知とその応用 | |
| 講師：九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所 教授 河原 吉伸 先生 ★時系列データで異常検知を行うために知っておかなければいけないポイントを凝縮！ ★基礎から多種多様な実例、講師の経験などこのセミナーでしか聞けない内容を、現場の人が持ち帰って使えるようにわかりやすく解説。 ★人気の「機械学習による異常検知」を大阪で開催いたします！ | ||
| 8月26日 | 【PC演習】ディープラーニング入門～プログラミング、数学、そして深層学習の基礎まで～ | |
| 「ディープラーニングについて初めて学習したい！」「人工知能や機械学習、深層学習などの言葉の意味から知りたい！」「ハンズオン形式で理解を深めたい！」という方におすすめのディープラーニング初心者向けのセミナー！！ | ||
| 8月23日 | Visual SLAM 入門講座 ～絶対に知っておくべき基礎・デバイス動作原理から、ライブラリ・技術動向など～ | |
| 講師：九州大学 内山 英昭 先生 ★Visual SLAM（vSLAM）の基礎を学びたい、何ができるか知りたい、機材選定で悩んでいる、vSLAMを利用したシステムの構築を検討されている方など歓迎です！ ★画像処理の基礎から各プロセスで使われている必須技術の理解、vSLAMを自力で実装するために必要なライブラリの紹介まで詳解！ | ||
| 8月22日 | 【実習付き】Pythonによる機械学習超入門 | |
| 本講座では、購買、会員などマーケティング系のデータを用いて、機械学習の概論から基礎実践までを学びます。実践には、急速に利用者が伸びている「Python」を用います。事前に導入さえしていただければ、初心者の方でも学ぶことができます。より高度な分析や、機械学習を取り入れた企画やディレクションをする上での実践的な知識を得ることが出来ます。 | ||
| 8月22日 | 目的から遡るバイオインフォマティクス | |
| 講師：中央大学 理工学部物理学科 教授 田口 善弘 先生 ★バイオインフォマティクスの入門的なセミナーを受けたい、基礎知識を身につけたい、とりあえず自分でバイオインフォマティクスをできるようになりたい、今後の勉強の指針が欲しい・・そんな方にお勧めです！ ★事後学習のためにツール使用時の動画と使用データを配布いたします！ | ||
| 8月19日 | マテリアルズ・インフォマティクス～国内外の研究動向と材料開発の実際～＜講師 4名＞ | |
| マテリアルズ・インフォマティクスの研究動向から電池・高分子はじめ各種材料開発への適用まで、専門の講師４名が詳説 | ||
| 8月7日 | 機械学習・深層学習の活用で広がる画像認識の仕組み | |
| 講師：中部大学 工学部ロボット理工学科 教授 藤吉 弘亘 | ||
| 8月7日 | スパースモデリングの基礎とマテリアルズインフォマティクス | |
| マテリアルズインフォマティクスの有効なアプローチであるスパースモデリングの基礎について講義し、マテリアルズインフォマティクスにおけるスパースモデリングの応用事例を紹介します。 | ||
| 8月6日 | ＡＩビジネスの法務と知財 ～医療AI開発など 具体的事例をもとにAIガイドラインを徹底解説～ | |
| 「AIを開発しているけど、開発された学習済みモデルを法的に守るにはどうすればいいの？」 「AI開発に際して必要な契約内容はどのように決めたら良いの？」 「AIビジネスに関する法律について詳しく知りたい！」 など、AIビジネスに関する法務と知財に関するお悩みを解決！！ 大好評につき4回目の開催。今回は医療AI関連の話題が増えております！ （もちろん、医療以外のAIに携わる方にも有益な内容となっております） | ||
| 8月5日 | 【PC実習付き】PythonとScikit-learnで学ぶ機械学習の基礎（定員２０名） | |
| 講師：明治大学 総合数理学部 ネットワークデザイン学科 准教授 櫻井 義尚 先生 ★機械学習の基礎、種類、データの集め方などを一日で解説。 座学だけでなく実際に演習を行うことでより理解が深まります。 ★機械学習を業務に取り入れたい方や、情報収集が目的の方にお勧めのセミナーです！ ★ディープラーニングの実習セミナーや人工知能の応用例セミナーとのお得なセット割引もございます。 | ||
| 7月24日 | Rを使った時系列データ分析入門（パソコン実習付き） | |
| ★時系列データの解釈・予測を行うための枠組みを、実装を通じ体系的に習得！ | ||
| 7月24日 | 音声認識・対話技術の基礎と応用－スマホ・AIスピーカー、ロボット… インタフェースとしての音声認識対話技術の可能性－ | |
| 音声対話の今を識る！ 今後の課題克服への指針を得る！ | ||
| 7月23日 | IoT/IT技術と協働ロボット活用による工場スマート化への取組みと導入プロセス | |
| ★巷の注目に比べ、IoTやロボット・人工知能（AI）を生産に活用し成果を上げている工場が少ないのは何故か？ 効果的な活用に向けどのように考え、導入を進めて行くべきか？ 工場担当者の視点から、具体的な事例・現実的な問題をふまえ講義します！ | ||
| 7月19日 | ゲノム編集の基礎と創薬現場への応用～CRISPRライブラリースクリーニング技術の現状と可能性～ | |
| ゲノム編集で「創薬」が変わる！スクリーニング技術について詳細に解説します！ | ||
| 7月19日 | 「情報銀行」関連ビジネスの概況および個人データ取り扱い上の留意点 | |
| 情報銀行とは？ 産業界がどう変わるのか？情報銀行ビジネスの商機を探る！ | ||
| 7月18日 | センサ行動認識・健康ビックデータ解析の基礎・各要素技術と今後の課題・可能性 | |
| センサデータを活用する：そのためには？「介護施設丸ごとセンシング4ヶ月の実験結果と効果」？「学習時と利用時でデータの分布が異なる問題の解決」？「機械学習の勘所」も解説！ | ||
| 7月17日 | ＡＩ関連発明を事業収益に結び付けるための出願戦略及び活用戦略 | |
| AIの基礎から特許戦術までの解説を致します | ||
| 7月16日 | 機械学習・ディープラーニングを使った自然言語処理の基礎と応用 | |
| ★機械学習，自然言語処理の基礎知識から実際の実応用までを実例を交えて解説．また，国内外最先端の研究成果や，GAFAでの実応用例なども合わせて紹介． | ||
| 7月16日 | ベイズ最適化入門～基礎・方法論とモデリング・実装方法等～ | |
| ★創薬や材料科学分野の研究開発など、データ取得コストが非常に高い分野において有望なベイズ最適化の基礎知識を、実例を通じて学べます。 | ||
| 7月12日 | 組合わせ最適化入門セミナー～基礎的な手法から応用例まで、巡回セールスマン問題を中心に～ | |
| 講師：大阪大学 梅谷 俊治 先生 ★人工知能、AI時代にこそ学びたい"組合わせ最適化"の入門セミナー！ ★難しい数式を出来るだけ省略！どなたでも受講可能な内容です。 ★現実問題の解決に、組合わせ最適化を上手に活用出来るようになりましょう！ | ||
| 7月12日 | 製造業における実験計画法の考え方と実施方法～従来手法の問題点整理と解決策、人工知能技術を応用したこれからの実験計画法～ | |
| ＜好評につき大阪でも開催！！＞『なぜ“その”実験計画法は上手くいかないのか？』従来の方法の見直しに！ これからやるならこの方法！＊年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説！ | ||
| 7月11日 | 深層学習の見える化と次世代の「説明できるAI」～AIの導入方法と差別化のコツ～ | |
| 講師に、横浜国立大学・長尾智晴先生をお招きします。 ブラックボックスではない、根拠を「説明できるAI」へ！これからAIを自社の業務で利用しようと考えている方や，深層学習を試してみたが処理がブラックボックスになって困っている方に向けて、次世代のAI技術を分かり易く解説します。 | ||
| 7月11日 | ブロックチェーン最新事情～国内外の最新事例と同業界でのビジネス指針～ | |
| ブロックチェーンの真実：社会がどう動くか/社会をどう動かすか？書籍やウェブでは得られない生の情報、リアルタイムな話題も！ | ||
| 7月10日 | データ分析における特徴量エンジニアリング～多種多様なデータを扱う際の原理と実践～ | |
| 講師に、国立環境研究所・瓜生真也先生をお招きします。 地理空間データ、テキストデータ、画像データなど、多種多様な形式のデータに対応した特徴量エンジニアリングの手法を広く紹介します。Jupyter Notebook上で解説を行い、コードはR/Pythonで示します。 | ||
| 7月9日 | ディープラーニングによる異常検知技術～基礎・実践手法から製造加工業への応用展開まで～ | |
| ★CNNに基づく転移学習、RNN-LSTM・CNNやRBM・SVMなどの様々な融合等々・・ 品質検査（表面・外観検査）、故障診断、欠陥・寿命予測等数々の事例をもとに、適用の考え方や解析プロセスの詳細について説明します！ | ||
| 7月8日 | データ科学を活用した材料の機能予測・構造設計およびプロセス設計・管理への応用展開 | |
| ★実験結果や製品開発で得られたデータを十分に活用できていないとお考えの方へ！ データの前処理・回帰分析のすすめ方からモデルの逆解析まで、基礎からわかりやすく解説！ ★ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクス分野における豊富な応用事例も紹介します！ | ||
| 7月8日 | さあはじめよう ケモインフォマティクス、マテリアルインフォマティクス(入門)：自社データからのマイニング | |
| 講師：奈良先端科学技術大学院大学 金谷重彦 先生 【PC実習＆入門セミナー】 奈良先端科学技術大学院大学にて開催。 化学データとＲを用いて、実際の問題に対応できるように、基本統計解析、多変量解析、機械学習、化学構造処理の基本を身につけよう！ | ||
| 7月5日 | スパースモデリング入門（1日速習） | |
| ★1日で基本を概ね理解できるよう、事例・デモ交え、わかりやすく解説！フリーソフトを使った分析例を紹介します。 | ||
| 7月5日 | 当たり前品質を継続するための設計品質・製造品質の構築ノウハウ | |
| AIやIoTの活用から良品条件の作成ポイント、各種事例まで品質を高めるノウハウを伝授 | ||
| 6月26日 | 画像処理・AI技術応用による外観検査・目視検査の自動化 | |
| 目視検査・外観検査の自動化の方法と実例を詳しく解説します！判定理由の分かる機械学習、人に学ぶ「傷の気付き」処理、外観検査における深層学習等 | ||
| 6月26日 | GAN/VAEなど深層学習（ディープラーニング）を用いた生成モデルの理論と応用 | |
| 講師：神戸大学 松原 崇 先生 ★深層学習の柔軟性と生成モデルの利点を併せ持つことで注目の“深層生成モデル”に的を絞ったセミナー！ ★変分自己符号化器（VAE）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、自己回帰モデルなど各手法の基礎や目的、長・短所、また様々な応用例について網羅的に解説します。 | ||
| 6月25日 | 機械学習；パターン認識―少ないデータでも有効な機械学習Support Vector Machineの基礎と実際― | |
| 講師：青山学院大学 理工学部･経営システム工学科 教授 小野田 崇 先生 ★大量のデータが必要なディープラーニングではなく、データ量が少なくても使えるパターン認識（サポートベクターマシン）を基礎からわかりやすく解説！ ★機械学習による異常発見や劣化診断など、実務に即した応用事例も多数紹介します。 | ||
| 6月24日 | 機械学習の基礎から、学習の効率化・最適化の実践まで | |
| 講師：産業技術総合研究所 赤穂 昭太郎 先生 ★様々な機械学習・AI手法の正しい知識とデータ解析の定石を身につけ、問題・課題に対し適切に活用する！ ★基礎から様々な手法の概要・使い方のコツやつまづきやすいポイント、そして最適化手法・最新動向までを詳解。 ★ディープラーニングなどについては、一部簡単なデモを交えて解説します！ | ||
| 6月21日 | 実務に使うための機械学習・ディープラーニング | |
| 講師：横浜国立大学 大学院環境情報研究院 講師 白川 真一 先生 ★自動運転においても他分野においても重要な技術である「機械学習（ディープラーニング）」を、今回は画像認識を応用例に絞って１から解説！ ★機械学習やディープラーニングを業務に取り入れたい方、基礎知識をしっかりと学びたい方、機械学習やディープラーニングの精度を高めるテクニックを知りたい方、どんな手法やフレームワークがあるのか・どれを使えばいいのか知りたい方など、機械学習の入り口としてもお勧めのセミナーです！ ※本セミナーは自動運転継続セミナーの第２回として予定していますが、単体でのお申し込みも可能です。 | ||
| 6月21日 | 統計解析と機械学習による異常検知【大阪開催】 | |
| 講師：滋賀大学 データサイエンス学部 教授 笛田 薫 先生 ★異常検知をする際に必要な統計と機械学習の基礎知識から、実際の事例を交えた各種手法の解説まで。 ★使用するソフトや言語、パッケージによる実行例もお見せします。 | ||
| 6月20日 | ハンズオンで学ぶ Pythonによる機械学習～基礎からライブラリの活用、実装に向けた入門知識まで～ | |
| 講師：愛知県立大学 小林 邦和 先生 ★好評再開講！Pythonとライブラリscikit-learnを使った入門セミナーです！ ★Pythonの基本やコーディング方法から、教師あり・教師なし学習の理論と様々な手法のアルゴリズム、PCでの実践（可能な限り）、scikit-learnによる実装法およびデータ処理・分析・可視化までを詳解！ | ||
| 6月17日 | AI・IoT・データ利用の法規制と実務対応 | |
| 講師：牛島総合法律事務所 パートナー弁護士 影島 広泰 | ||
| 6月14日 | AI技術を含む制御技術の産業応用 | |
| 講師：群馬大学 理工学府 電子情報部門 教授 橋本 誠司 先生 〇システム同定、適応制御やディープラーニングによる高度な学習制御までを必要な基礎知識から現在使われている各種応用事例までをわかりやすく解説！ 〇制御機器の高性能化を検討している方、知能化された制御技術の導入をお考えの方、具体例からわかりやすく学びたい方にお勧めのセミナーです！ | ||
| 6月12日 | IoT、人工知能における要素技術・応用事例の最先端動向と今後の課題、有望ビジネスの展 | |
| IoTの基本システム、クラウド、ビッグデータの基本システム、AI人工知能の基礎と具体的応用事例、その一つの集大成であるロボット応用事例など、研究と事業の全体的概要が把握できる。 | ||
| 6月6日 | 最適制御・モデル予測制御（MPC）の基本から応用事例まで | |
| 講師：京都大学 大塚 敏之 先生 ★効率的なアルゴリズム開発などで適用拡がる“最適・モデル予測制御（MPC）”を１日速習！ ★非線形な最適・モデル予測制御の問題設定から数値解法の考え方・実時間アルゴリズム、そして様々な応用事例や自動コード生成ツール等をわかりやすく解説！ | ||
| 5月30日 | データサイエンスのためのベイズ統計学入門【大阪開催】 | |
| 講師に、大阪大学・鎌谷研吾先生をお招きします。 ベイズ統計学の考え方、モンテカルロ法の仕組みを知りたい方に向けて。半日速習セミナー大阪開催です！ | ||
| 5月30日 | ディープラーニングを用いた自然言語処理のすすめ方～各手法・ツールの特徴・使い方とその実践～ | |
| ★各手法はどのような処理に向いているのか、どういった問題を解くことができるのか、どのようなツールが存在し、具体的にどう使うのか等々・・ ★数式的な説明は深くは触れずに、実践面での解説を中心に行います。 | ||
| 5月28日 | Rで学ぶ時系列データ分析の基礎と状態空間モデリング（PC実習付き） | |
| ★Logics of Blue・馬場先生が状態空間モデリングをたっぷり解説します。 | ||
| 5月23日 | データ契約の基礎知識と実務「AI・データの利用に関する契約ガイドライン -データ編-」（平成30年6月）を中心に | |
| ガイドラインでは何が要求されているのか？ データ契約とはそもそも何か？ 今後の法改正動向は？ | ||
| 5月22日 | 第一原理計算の電池材料研究への活用法とマテリアルズ・インフォマティクスへの展開 | |
| 講師に、名古屋工業大学・中山将伸先生をお招きします。 本セミナーでは、第一原理計算の基礎的な知識から、マテリアルズ・インフォマティクスの応用までご説明いたします。 | ||
| 5月20日 | 人工知能（AI）ビジネスにおける特許出願・知財保護のすすめ方と留意点 | |
| ★人工知能関連技術はどこまで保護されるのか？その範囲と実状・法的根拠は？ 人工知能ビジネスを進める上で知っておきたい特許上の必要知識を把握！ ★権利保護・特許出願の留意点や発明の着眼点、オープンイノベーションの際の留意点、オープン・クローズ戦略などの知財戦略について解説します！ | ||
| 5月17日 | AI時代のロボットビジョン技術の基礎と応用～生産・物流・家庭における知能ロボット～ | |
| 講師に、中京大学・橋本学先生をお招きします。 動画を用い、初心者の方にもわかりやすくご説明します。また、国際的なロボットコンテストであるAmazon Robotics ChallengeやWRS（World Robot Summit）への出場経験をもとに、現実の課題と取り組み事例を紹介します。 | ||
| 5月16日 | AI技術を活用した外観検査の自動化最前線 | |
| 画像認識やディープラーニング、機械学習を外観検査に活用する！外観検査の自動化の最前線を詳説 | ||
| 5月14日 | 統計モデリング入門：一般化線形モデルから階層ベイズモデルへ | |
| 講師は名著「データ解析のための統計モデリング入門」（通称：みどりぼん）の北海道大学・久保拓弥先生！ 統計モデリングを初心者向けにわかりやすく説明します。 毎回好評のセミナーです！ | ||
| 4月22日 | 【PythonによるPC実習付き】 機械学習入門セミナー（定員２５名） | |
| 講師：埼玉大学 大学院理工学研究科 工学部 情報システム工学科 准教授 大久保 潤 先生 〇機械学習の技術を習得するための超入門セミナー。 〇機械学習についての解説と、Pythonを用いて実際に手を動かして学ぶPC実習を交互に行い、機械学習に対する理解を深められます！ ※本セミナー年に２～３回開催しており、毎回定員を超えるお申込みを頂いておりますので、なるべくお早めにお申し込みください。 | ||
| 4月19日 | ブレイン・マシン・インターフェース(BMI)研究の最前線 ～現状の課題・問題点と機器・医療分野への応用～ | |
| ○機器・医療・福祉・健康分野等への展開が益々加速するブレインマシンインタフェース！ ○その歴史的背景と課題を整理した上で、最新研究内容や応用事例などを解説します！ | ||
| 4月19日 | 人工知能を支えるパターン認識・機械学習とPythonによる実装入門～基礎からディープラーニングの利用まで～ | |
| 講師：名古屋大学 川西 康友 先生 ★Pythonで機械学習・パターン認識を実装するための「はじめの一歩」に最適！ ★機械学習・Pythonの基礎から、モジュール・パッケージの解説や使いこなすためのポイント、Pythonを用いた機械学習・ディープラーニング実装の流れ、最先端の手法などをわかりやすく詳解！ | ||
| 4月18日 | カルマンフィルタ入門～実際に使うための基本とポイント、応用事例まで～ | |
| 講師：慶應義塾大学 足立 修一 先生 ★時系列解析など、様々な産業・ビジネスで応用拡がるカルマンフィルタの講座！ ★幅広い前提知識が必要で、理論も難解と言われるカルマンフィルタを出来るだけ易しく解説します。業務で活かすためのとっかかりを掴みましょう！ | ||
| 4月17日 | ＡＩビジネスの法務と知財 ～具体的事例をもとにAIガイドラインを徹底解説～ | |
| 「AIを開発しているけど、開発された学習済みモデルを法的に守るにはどうすればいいの？」 「AI開発に際して必要な契約内容はどのように決めたら良いの？」 「AIビジネスに関する法律について詳しく知りたい！」 「AIの利用によって損害が発生した場合、責任はどこにあるの？」 「個人情報や著作権を含むデータ、医療に関するデータなど様々な具体例を知りたい！」 など、AIビジネスに関する法務と知財に関するお悩みを解決！！ | ||
| 4月15日 | 最先端バイオインフォマティクス解析 オミックス・ビッグデータとレガシー・データの統合活用 | |
| 講師：明治大学 農学部 教授 矢野 健太郎 先生 〇バイオインフォマティクスを用いた各種解析を行うための環境からそれぞれの手法、そして注意点までを１日で学べるセミナーです。 〇基礎からバイオインフォマティクスを学びたい、導入にあたって必要なポイントを身につけたい方にお勧め。 | ||
| 4月12日 | 初歩からのマテリアルズ・インフォマティックス | |
| 講師：株式会社ＫＲＩ エネルギー変換研究部 次世代電池研究室長 西島 主明 先生 〇最近よく耳にする「マテリアルズインフォマティクス」とは一体何ができるのか、国内外の事例や身近な応用例を交えつつ、数学的な式などは用いずに直感で理解できるように解説いたします！ 〇MIを導入したいがどこから勉強するべきかわからない、機械学習の応用先を探している、MIの事例を数多く収集中の方などにお勧めです。 | ||
| 4月11日 | データサイエンス超入門セミナー2019 ～データを理解する力，活用する力を養う～ | |
| ○「なぜ？」を解消するために、データの面白さ・奥深さを体感して頂きます！ ○データ分析・活用に自信が無い方にも是非ご参加頂きたい内容です！ ※本講座へのご参加で, 著書『データ分析とデータサイエンス』を贈呈いたします！ | ||
| 4月11日 | 【実習付き】Pythonによる機械学習超入門 | |
| 本講座では、購買、会員などマーケティング系のデータを用いて、機械学習の概論から基礎実践までを学びます。実践には、急速に利用者が伸びている「Python」を用います。事前に導入さえしていただければ、初心者の方でも学ぶことができます。 より高度な分析や、機械学習を取り入れた企画やディレクションをする上での実践的な知識を得ることが出来ます。 | ||
| 4月9日 | 遠赤外線カメラの技術動向及び、車載用認識システムの開発について | |
| 講師：(株)ＪＶＣケンウッド オートモティブ 技術本部 先行技術開発部 主席課長 横井 暁 | ||
| 4月8日 | AI(人工知能)を利用した医療機器開発 | |
| ○「機械学習・深層学習」といったキーワードを踏まえて解説！ ○AIを利用した医療機器の「バリデーション・ベリフィケーション」とは？ ○IEC82304-1, JIS T 2304：2012/2017などへのレギュレーション対応！ | ||
| 4月5日 | Pythonによるベイズ統計学入門 | |
| 講師：慶應義塾大学 経済学部 教授 中妻 照雄 先生 〇ベイズ統計を基礎から学びたい方、ベイズ的手法でデータ分析をしたい方、PyMCの使い方を学びたい方などにお勧めのセミナー！ 〇ベイズ統計の基本原理から、様々なデータによるベイズ分析の手法をなるべく数式を使わずに解説します。 | ||
| 3月26日 | リアルハプティクスの研究・技術動向と応用展望～リアルハプティクス×ロボット×AIが拓く未来社会～ | |
| 講師：慶應義塾大学 理工学部システムデザイン工学 専任講師 野崎 貴裕 先生 ★慶応義塾大学の野崎先生にご登壇頂き、リアルハプティクスについて解説頂きます！ ★その研究・技術動向に関心の集まるリアルハプティクス。制御工学・ロボット工学の基礎から応用事例、今後のビジネス展開についても！ | ||
| 3月26日 | データマイニング演習を通して体験するデータ仮説構築（PC実習付） | |
| ★データの見方・分析方法などを、グループワーク演習を通してわかりやすく体感！実務で悩んでいる方だけでなく、日常生活でも問題分析力、幅広い着眼点を養える講座です！ | ||
| 3月20日 | 進化的機械学習～進化計算の基礎と応用：最適化から機械学習まで～ | |
| ★多目的最適化問題への適用，進化計算を用いた機械学習・深層学習との関係とは？ | ||
| 3月18日 | 製造業における実用化レベルの「人工知能」導入＆活用方法～未知の異常検知・仮想検査・開発実験環境の仮想化～ 【ニューラルネットワークモデルとMTシステム、両手法の特徴と具体事例】 | |
| 「製造業における人工知能の使いこなしノウハウ」 ＊年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説します！ | ||
| 3月15日 | GMP/GQP/バリデーション業務のための統計解析入門＜サンプリング試験や溶出試験等の事例を通して＞ | |
| GMP周辺業務にそった内容をもとに統計の理解から活用の仕方を解説します！GMP／GQP業務のためのGMP／GQP業務に特化した統計のセミナーです！ | ||
| 3月15日 | ノイズ対策のための信号処理技術ノウハウ | |
| ★現場で遭遇する雑音対策のノウハウを様々な角度から紹介。 | ||
| 3月14日 | Rを用いた顧客データ／アンケート調査データの分析・統計解析 | |
| 講師：株式会社ビジネス工房 緒方 真一 先生 ★入手した顧客データ・アンケート結果を有効に活用出来ていますか？ ★Rを用いたハンズオン実習形式で、データの分類・集計から、そのグラフ表現、代表的な分析手法までを習得できます！ | ||
| 3月14日 | 深層強化学習とそのPythonプログラムを用いた実習（PC実習付き） | |
| ★Pythonを用いたディープラーニングを実行する実習をやさしく行うセミナーです。 | ||
| 3月14日 | デジタル道路地図とダイナミックマップ－現状と今後の展望－ | |
| ★地理空間情報や地図分野として特に“交通”に着目し、高精度道路地図や都市交通での地図活用法、交通ビッグデータ動向等を解説！ | ||
| 3月14日 | ドローン画像および衛星画像の解析技術 －マルチスペクトル画像の解析と分類法－ | |
| ドローンを農林業分野へどのように活用できるか？撮影された画像の解析・分類の実際は？ | ||
| 3月13日 | ＜いちばんやさしい＞ディープラーニング（演習つきセミナー）～実務運用のための基礎力を養う～ | |
| サンプルプログラムを実行することで、ディープラーニングを体験 | ||
| 3月8日 | 階層ベイズモデリング入門 | |
| ★ベイズ推測の基礎～実践まで。 | ||
| 3月8日 | 機械学習によるデータ分析の正しい進め方とその解釈 ～データ分析を始める人・分析結果を受け取る人・分析を依頼する人のために～ | |
| 好評のため再開講！ ★機械学習を用いたデータ分析を始めるにあたって、押さえておくべきこととは！？ ★誤ったやり方・手順で進めた場合にどのような結果となるか？分析時の注意点を例を挙げて説明します！ | ||
| 3月7日 | 製造業における実験計画法の考え方と実施方法| 『なぜ、“その”実験計画法は上手くいかないのか？』 | | ||
| 3月7日 | ＜マテリアルズインフォマティクスの根幹を担う＞計算科学シミュレーション技術の基礎と応用 | |
| いかに企業における製品開発に役立たせることができるのか？！ | ||
| 3月6日 | ベイズモデリング入門－階層ベイズ・MCMCから状態空間モデルまで | |
| ★階層ベイズモデリングやその関連手法を“最短で理解したい方”に最適！ | ||
| 2月26日 | TensorFlowで学ぶディープラーニングと応用【PC実習付き】 | |
| 講師：明治大学 総合数理学部ネットワークデザイン学科 准教授 櫻井 義尚 先生 〇ディープラーニングを学ぶにあたって必要な前提知識から ディープラーニングの手法、そして実際に動かす時の課題など・・ 〇手を動かして理解を深めながら学べるセミナーです！ | ||
| 2月25日 | 【PC実習付き】PythonとScikit-learnで学ぶ機械学習の基礎（定員２０名） | |
| 講師：明治大学 総合数理学部 ネットワークデザイン学科 准教授 櫻井 義尚 先生 〇機械学習の基礎、種類、データの集め方やディープラーニングなどを一日で解説。座学だけでなく実際に演習を行うことでより理解が深まります。 〇機械学習を業務に取り入れたい、使えるようになりたい方や、何ができるのかを学びたいといった情報収集が目的の方にお勧めのセミナーです！ | ||
| 2月22日 | 目的から遡るバイオインフォマティクス | |
| 講師：中央大学 理工学部物理学科 教授 田口 善弘 先生 〇バイオインフォマティクスの入門的なセミナーを受けたい、基礎知識を身につけたい、とりあえず自分でバイオインフォマティクスをできるようになりたい、今後の勉強の指針が欲しい・・そんな方にお勧めです！ 〇事後学習のためにツール使用時の動画と使用データを配布いたします！ | ||
| 2月22日 | 動画像からのカメラ運動/三次元構造の同時復元 ～Structure from Motion, Visual SLAMの基礎・応用～ | |
| 講師：滋賀大学 データサイエンス学部 教授 佐藤 智和 先生 〇自動運転の実用化に向けて必要となるVisual SLAMについて基礎からライブラリの紹介、応用例まで解説するセミナーを大阪にて開催！ 〇V-SLAMを基礎から学びたい方、現時点での課題や応用例について知りたい方にお勧め。 | ||
| 2月22日 | 自動運転を支える要素技術―AI技術を中心に― | |
| 講師：元・本田技術研究所 川合 誠 〇２０２０年に実用開始と謳われている自動運転における人工知能の役割とは？ 〇ディープラーニングや強化学習、深層強化学習でそれぞれ何ができるのか、わかりやすく解説。 〇車載センサなどＡＩ以外の要素技術の紹介や、国内外における各社の動向も。 | ||
| 2月21日 | 自動運転の技術・市場動向―車載カメラ・センサ・ダイナミックマップを中心に― | |
| 講師：株式会社日立製作所 研究開発グループ 主任研究員 緒方 健人 先生 共創企画 代表 中條 博則 先生 同志社大学 教授 兼 モビリティ研究センター センター長 佐藤 健哉先生 | ||
| 2月18日 | ケモインフォマティクス入門～分子設計・材料設計・プロセス管理のためのデータ駆動型化学～ | |
| 講師：東京大学 船津 公人 先生 ★得られた／蓄積されたデータを、材料開発や生産プロセス・品質管理に有効活用！ ★本講座では、ケモインフォマティクスの基礎から準備すべき環境、データの解析・整理、モデル化法、そして種々の事例や少ない実験データから目的物性を達成する方法まで詳解！ | ||
| 2月14日 | 基礎からわかる自然言語処理～これから始める方向けに知っておくべき知識や事例を徹底解説～ | |
| 講師：同志社大学 土屋 誠司 教授 初心者でもわかりやすく基礎から学べる自然言語処理！ | ||
| 2月12日 | 文系でも初心者でもOK！21世紀の必須教養IoTとAIをまとめて学ぶセミナー～基本知識からビジネス・製造現場への導入/実用化まで～ | |
| ☆今更聞けない！人工知能、IoTは実際どんなもので、どんな場面に活用できるのか。 ☆1日で基本のキから現場への導入例まで速習！ | ||
| 2月8日 | 深層学習（ディープラーニング）の基本的な原理を理解しよう～誤差逆伝播法、確率的勾配降下法などの深層学習の原理をわかりやすく～ | |
| 講師：慶應義塾大学 理工学部情報工学科 教授 萩原 将文 先生 〇ディープラーニングを基礎から理解したい人必聴です！ 〇流行りの機械学習・人工知能を使って「何か」をやるために、原理から学ぶことでこの技術でどんな事業ができそうなのかを考えられるようになるセミナーです。 〇機械学習の実習セミナーとお得なセット割引もございます。 | ||
| 2月8日 | 第一原理計算による材料研究の現状と動向～機能性材料の理解から新材料探索に向けたマテリアルズインフォマティクスまで～ | |
| 講師；東京工業大学 科学技術創成研究院フロンティア材料研究所 教授 大場 史康 先生 〇話題のマテリアルズインフォマティクスを学ぶ前に身につけたい【第一原理計算】について、基礎から最新情報まで詳細に解説！ 〇ご自身の業務に置き換えて理解できるよう、有機・無機材料それぞれの事例を紹介いたします。 | ||
| 2月7日 | 人工知能による異常検知アルゴリズムとその応用 | |
| 講師：横浜国立大学 大学院工学研究院 教授 濱上 知樹 先生 〇第３次ブーム真っ只中の人工知能による異常検知の手法とは？ 〇異常検知に使用される機械学習のアルゴリズムなど基礎的な解説からデータの処理、実装方法・各種応用事例の最新情報まで・・一日でお伝えいたします！ | ||
| 1月31日 | Rを使った時系列データ分析入門（パソコン実習付き） | |
| ★時系列データの解釈・予測を行うための枠組みを、実装を通じ体系的に習得！ | ||
| 1月30日 | 初学者のための時系列データ分析～状態空間モデルとRで実践するカルマンフィルタ～ | |
| 講師に、北海道大学・萩原淳一郎先生をお招きします。時系列分析を一日速習！また、R言語による実践方法もあわせて紹介します。 | ||
| 1月29日 | データサイエンス入門（基礎知識マスター） | |
| ★データサイエンス入門者に最適な研修です。これだけは知っておきたいデータサイエンスの基本事項を解説。 | ||
| 1月25日 | 機械学習のための統計学【入門講座：１日速習】～確率統計・ベイズ統計の基礎からMCMC 法まで～ | |
| ★用途・目的に応じ、ディープラーニング他機械学習手法をどのように使い分けたら良いのか？★機械学習を使いこなすために必要となる、統計学の基礎を習得！ | ||
| 1月24日 | 量子コンピュータのしくみと最新研究開発動向 | |
| 量子コンピュータの基礎・数理・方式からアプリケーション・応用まで！好評につき3度目の講演です！ 基本をおさえ、ビジネスに活かす！ | ||
| 1月24日 | 機械学習を用いたマルチメディア理解：動画像、センサデータからの意味情報抽出とその応用 | |
| 画像認識、物体認識、シーン認識、動作認識など……意味情報の抽出技術を学ぶ！ | ||
| 1月23日 | 組合せ最適化問題に対する実用的なアルゴリズムとその応用 | |
| 講師：大阪大学 梅谷 俊治 先生 ★数理最適化を活用するための実践的な枠組み「整数計画ソルバーの利用法とモデル化」および「メタヒューリスティクスの設計と開発」について解説。 ★現実問題の解決に、数理最適化を上手に活用出来るようになりましょう！ | ||
| 1月18日 | ディープラーニングによる画像処理・一般物体認識TensorFlow PC演習セミナー | |
| 講師に、株式会社計数技研・早石直広先生をお招きします。画像処理をビジネスに応用したい方に向けて、２つのテーマでディープラーニングの構造を体験することで、より深い理解を得ることができます。 | ||
| 1月17日 | IoTを活用した「安定品質確保」「生産性向上」「物流効率向上」 | |
| IoTで製造現場まるかじり！「トヨタ生産方式のカイゼン手法」×「IoTの最新技術」で課題解決！ | ||
| 1月17日 | 量子コンピュータ超入門数式を使わず解説、基礎からビジネス応用まで | |
| 量子コンピュータ：数式を使わずに学ぶ！「できること」は？ 意義や用途、社会に与えるインパクトを知る！ | ||
2018年
| 12月21日 | 機械学習；パターン認識―少ないデータでも有効な機械学習Support Vector Machineの基礎と実際― | |
| 講師：青山学院大学 理工学部･経営システム工学科 教授 小野田 崇 先生 〇大量のデータが必要なディープラーニングではなく、データ量が少なくても使えるパターン認識（サポートベクターマシン）を基礎からわかりやすく解説！ 〇機械学習による異常発見や劣化診断など、実務に即した応用事例も多数紹介します。 | ||
| 12月21日 | 回帰分析の基礎と実際 | |
| 線形回帰モデルだけでなくロジスティック回帰モデル、非線形回帰モデルまで、回帰モデルに対する知識や理解が深まるセミナー！モデル推定における「モデルの良さ」の考え方と「良い」モデルを得るための方法を解説！ | ||
| 12月20日 | 製造・生産現場におけるAI／IoTの導入・活用方法と利用効果 | |
| ＡＩ／ＩｏＴを導入するハードルを下げるセミナー！工場の完全自動化までのステップ確認から、自動化の技術、ＡＩ／ＩｏＴの活用等、デモを使って分かりやすく解説します！ | ||
| 12月18日 | 緊急課題：自動車産業が早急に強化すべき必須技術～IoTとDeep Learningが実現する完全自動運転とMaaSの実現方法～ | |
| 講師：インテル株式会社 事業開発・政策推進 兼）名古屋大学 未来社会創造機構 野辺 継男 先生 〇２０２０年に実走開始と言われている自動運転に必要な技術とは？ 自動運転のレベルごとの解説は勿論、各業界に関わる要素を１から解説致します！ 〇ディープラーニングや５G、IoTセキュリティなど今後台頭してくる技術を理解したい方、応用先をお探しの方などにお勧め。 | ||
| 12月13日 | Pythonで学ぶ機械学習と深層学習（ディープラーニング）の基礎【ハンズオン講座】 | |
| 講師：岐阜大学 速水 悟 先生 ★機械学習とディープラーニングの基礎と準備、実践の入り口までを『座学＋PythonによるPC実習』でしっかり学ぶ！Pythonの経験がない方でも受講可能です。 ★ライブラリには比較的使いやすいKerasを採用！異常検知、時系列モデルなどの演習課題を通じ、業務で使うための入口を学んで頂きます！ | ||
| 12月13日 | 分子フラグメントのアイデアを基とした第一原理分子シミュレーションとマテリアルズインフォマティクス | |
| 講師：お茶の水女子大学 基幹研究院自然科学系（理学部 化学科）准教授 森 寛敏先生 〇最近よく耳にする「マテリアルズインフォマティクス」とは一体何ができるのか、具体的な応用事例を交えつつ、基礎からきちんと解説いたします！ 〇MIを導入したいがどこから勉強するべきかわからない方、機械学習の応用先を探している方、MIの事例を数多く収集中の方などにお勧めです。 | ||
| 12月11日 | Visual SLAM入門～要素技術やライブラリなどの基礎から実装・評価のポイント、最新の応用分野や動向まで～ | |
| 講師：立命館大学 池田 聖 先生 ★Visual SLAMの基礎や概要を学びたい方や、自社で使えるか検討されている方などにおススメの入門者向けセミナー！ ★原理や実践技術から絶対に必要な箇所を厳選し、なるべく難解な数式は使わず幾何学的に正確かつ直感的なイメージができるよう解説します！ | ||
| 12月10日 | 量子コンピュータ入門：基礎から最新研究開発動向まで | |
| 講師：産業技術総合研究所 川畑 史郎 先生 ★名だたる企業の開発や新規参入で、大いに盛り上がりを見せる量子コンピュータ！ ★量子力学や動作原理、アルゴリズム・ハードウェアといった知っておくべき基礎から国内外の最新開発動向、および産業応用の可能性や人工知能との連携、今後の展望まで。幅広く解説します！ | ||
| 12月7日 | 自動運転におけるLiDARの技術動向と自己位置推定の高度化 | |
| 自動運転のキー技術である『自己位置推定』の最新動向、今後の課題と解決へのアプローチ！！ | ||
| 12月6日 | ハンズオンで体験！バイオインフォマティクス～バイオAIビジネスの最先端～ | |
| 講師：株式会社日本バイオデータ 緒方 法親 先生など講師4名様。 ★毎回大好評のセミナー！バイオインフォマティクスを使いこなす為のはじめの一歩をハンズオンで学ぶ（Mac使用）。 ★UNIX/Linuxの基礎から、次世代シークエンサーが出力するデータの取扱い・配列類似性の検索・集計・統計処理や解析法、およびビジネスの成功例や特許状況までを詳解。 | ||
| 12月6日 | 量子コンピュータの現状俯瞰と量子アニーリングの原理および応用探索 | |
| 量子コンピュータから量子アニーリング、類似技術まで！原理、使い方、適用事例、最新の動向等が分かります！ | ||
| 12月5日 | ＡＩビジネスの法務と知財 ～具体的事例をもとにAIガイドラインを徹底解説～ | |
| 「AIを開発しているけど、開発された学習済みモデルを法的に守るにはどうすればいいの？」 「AI開発に際して必要な契約内容はどのように決めたら良いの？」 「AIビジネスに関する法律について詳しく知りたい！」 「AIの利用によって損害が発生した場合、責任はどこにあるの？」 など、AIビジネスに関する法務と知財に関するお悩みを解決！！ | ||
| 11月26日、27日 | 【python実習付き】ディープラーニング入門 | |
| 講師：株式会社すうがくぶんか 内場 崇之 先生 ★pythonを用いたディープラーニングの入門２日間セミナー！（※PCは弊社で準備致します。） ★基本となるパーセプトロンからニューラルネットワーク、ディープラーニングと順を追って解説。 ★機械学習の一般論、ディープラーニングとその他機械学習との違い、CNNによる画像処理の基礎、強化学習の基礎などが身につきます！ | ||
| 11月27日 | スパースモデリング入門（1日速習） | |
| ★1日で基本を概ね理解できるよう、事例・デモ交え、わかりやすく解説！ | ||
| 11月22日 | Rによる機械学習入門（パソコン実習付き） | |
| ★データ分析の実践的方法，実データ解析に役立つ手法理解を目指します． | ||
| 11月22日 | IT契約入門と経産省AI・データの利用に関する契約ガイドラインのサンプル契約 | |
| ★IT契約の基礎と契約ガイドラインのサンプル契約をわかりやすく解説！またAI、データに関する著作権法・不正競争防止法の改正ポイントも説明。 | ||
| 11月20日 | ビジネスの現場で活かせる統計解析～ビッグデータ解析の手順からモデリング手法まで～【R、Excel実習付き】 | |
| 講師：株式会社ビジネス工房 緒方 真一 先生 ★注目の集まるディープラーニング、人工知能分野の理解も見据えた、統計・データ解析の入門セミナー！ ★収集・蓄積されたデータを有効に活用出来ていますか？データ解析の基本から、回帰分析、決定木、クラスタリングといった高度な分析まで解説！ ★R、Excelを用いた実習で、実践的な感覚が身につきます！ | ||
| 11月20日 | 逆強化学習・模倣学習の基礎と応用 | |
| ★逆強化学習の基礎、実装方法、応用範囲のイメージまで！ | ||
| 11月16日 | 多変量ビッグデータからの自動特徴パターン抽出方法とその応用 | |
| ★特徴パターン抽出・認識アルゴリズムの実装とパターン抽出の応用実践。特徴パターン抽出の観点からの人工知能のポイントを理解しましょう。 | ||
| 11月16日 | 製造業のための統計的データ分析法～開発実務の統計・多変量解析の基礎と実際～ | |
| 実務で使える【データ分析】：PC演習で習得する！＊年間受講者数は1000名超、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説します！ | ||
| 11月16日 | 二軸押出機におけるシミュレーション／人工知能（AI）活用技術～脱揮予測、混練性評価、スクリュデザイン最適化等～ | |
| ★二軸スクリュ押出機における混練性・混練プロセス評価及び条件最適化のための最新の知見を紹介！ ★シミュレーションで何かわかるのか？各手法をどのように使いこなせば良いのか？ ★人工知能活用のためにはどのようなデータが必要となるのか？その適用の具体例を解説します！ | ||
| 11月14日 | 逆強化学習入門：他者の観測に基づく報酬関数の推定 | |
| ★逆強化学習の基本を解説．また，代表的な逆強化学習手法及び研究事例を紹介． | ||
| 11月13日 | 深層学習と深層強化学習への入門ーアルファ碁アルゴリズムの理解を目指してー | |
| 講師に、理化学研究所・瀧雅人先生をお招きします。 アルファ碁を具体例に、これまでの深層学習の様々な成果から、最新のライブラリ（TensorFlowとKeras）を用いた深層強化学習までを一日でご紹介します。 | ||
| 11月12日 | Pythonで学ぶ統計学入門（実習付き） | |
| ★人気のプログラミング言語Pythonを使った、効率的な集計や図示の方法を説明します。 ★シミュレーションを活用して、推測統計学の理論を直観的に学びます。 | ||
| 11月12日 | ディープラーニング手法による異常検知と製造加工業への応用展開 ～品質検査（表面・外観検査）、故障診断、欠陥・寿命予測等～ | |
| ★数々の事例をふまえ、手法適用の考え方や解析プロセスの詳細について説明します！ | ||
| 11月9日 | （機械学習，統計的手法に基づいた）自然言語処理の基礎と応用 | |
| ★統計的手法，機械学習を用いた自然言語処理技術を習得。また、様々なテキスト処理技術と最先端技術も解説！ | ||
| 11月9日 | マテリアルズインフォマティクスの最前線～材料研究におけるデータサイエンスの活用と解析ツール、各種事例等～ | |
| ★マテリアルズインフォマティクスの基本的解析手法から現状・課題・最近の取り組みまで、その全体像を把握！ 数々の事例をふまえ、職場でどのように使っていけば良いのか？どのようにビジネスにつなげていけば良いのか？等のヒントを提供します！ | ||
| 11月6日 | （1日で学べる）デジタル信号処理技術入門 －基礎から最新動向までを、やさしく、わかりやすく－ | |
| ★今，信号処理の基礎を十分に固めておくことが非常に重要！ | ||
| 11月6日 | ＜ロボット・デジタルインターフェース・AI関連製品の研究開発者・企画担当者のための＞ 対ロボット心理学 基礎理論と測定法 | |
| 人とロボット（エージェント）の関係性！ これからの技術と社会において、不可避の課題に先手を打つ！ | ||
| 10月26日 | 最新イメージセンサ技術動向とスマートホン、車載・自動運転カメラ、ディスプレイ、IoT等への応用 | |
| イメージセンサの基礎からCMOSイメージセンサの次世代技術、車載カメラや自動運転、IoT関連など最先端の応用技術まで3人の講師が詳解します！ | ||
| 10月23日 | AI(人工知能)を利用した医療機器開発 | |
| ○「機械学習・深層学習」といったキーワードも含めて解説！ ○AIを利用した医療機器の「バリデーション・ベリフィケーション」とは？ ○IEC82304-1, JIS T 2304：2012/2015などへのレギュレーション対応！ | ||
| 10月18日 | スパースモデリングによるマテリアルズインフォマティクスの基礎と新規材料・物質の探索、開発への応用 | |
| スパースモデリング、機械学習の基礎から新規材料・物質の探索、開発に向けたマテリアルズインフォマティクスの応用、計測インフォマティクスまで幅広く解説！ | ||
| 10月16日 | パーティクルフィルタの基礎と人物追跡，ロボットの自己位置推定への応用 | |
| 講師：埼玉大学 小林 貴訓 先生 ★物体追跡の基本的な仕組みから、AdaBoost識別器との統合やLiDARを用いた人物追跡、そして移動ロボットの自己位置推定への応用まで！ ★ご希望の方には、C言語のサンプルプログラムを配布！C言語を使っている方は、すぐに実践まで可能となります。（講義自体は座学です。） | ||
| 10月15日 | 【PythonによるPC実習付き】 機械学習入門セミナー（定員２０名） | |
| 講師：埼玉大学 大学院理工学研究科 工学部 情報システム工学科 准教授 大久保 潤 先生 〇機械学習の技術を習得するための超入門セミナー。 〇機械学習についての解説と、Pythonを用いて実際に手を動かして学ぶPC実習を交互に行い、機械学習に対する理解を深められます！ 〇６月の開催分が早くも満員御礼のため１０月も開催いたします！ ※定員となり次第締め切らせていただきます。 | ||
| 10月5日 | ディープラーニングによる音声認識 | |
| ディープラーニングの基礎から音声認識の原理、最新動向、活用の留意点まで | ||
| 10月9日 | 嗅覚IoTセンサ「MSS」の基礎、要素技術、および応用展開 | |
| 講師：物質・材料研究機構 吉川 元起 先生 ★医療・ヘルスケア、生活快適性の向上、農業・畜産業など様々な分野で期待の嗅覚センサ！本セミナーでは、要求特性を全て網羅したMSSに特化して解説。 ★MSSの動作原理から周辺要素技術の最適化ポイント、機械学習との融合、アプリケーション展開の可能性まで。MSSの「いま」を網羅的にお話します！ | ||
| 10月10日 | システム同定によるモデリング入門～システム同定を学ぶために必要な基礎知識を習得する～ | |
| 講師：慶應義塾大学 足立 修一 先生 ★システム同定の基礎・手順から同定実験の設計・前処理、システム同定モデル、相関／スペクトル解析・最小二乗法等のアルゴリズムの概要まで！ ★初級者の方を対象に、制御系の設計やカルマンフィルタを成功に導く必須技術を1日速習！ | ||
| 10月12日 | ＜PC実習を交えて学ぶ＞はじめてのバイオインフォマティクス～基礎からデータ解析の実際まで～ | |
| 講師：岩手医科大学 清水 厚志 先生、小巻 翔平 先生【20名限定セミナー】 ★ゲノム情報解析の門を叩いてみませんか？丁寧な解説と充実のＱ＆Ａで毎回大好評！清水先生が贈る「バイオインフォマティクス」ハンズオン講座。 ★バイオインフォマティクスの概要から、解析に必須となるLinux／Rの必須基礎知識、DNAシークエンスデータやゲノムデータの基本的な取扱いまで詳解！ | ||
| 10月12日 | 機械学習の基礎から、学習の効率化・最適化の実践まで | |
| 講師：産業技術総合研究所 赤穂 昭太郎 先生★これからから始めたい方や、さらに知識を深めたい方必聴です！知っておきたい機械学習の知識を１日速習。 ★データ解析の基本的手順から、スパースモデリング・ベイズモデリング・ディープラーニングなどのコツやつまづきやすいポイント、そして最適化手法・最新動向まで詳解！ | ||
| 9月27日 | 統計モデリング入門：一般化線形モデルから階層ベイズモデルへ | |
| 講師は名著「データ解析のための統計モデリング入門」（通称：みどりぼん）の北海道大学・久保拓弥先生！ 統計モデリングを初心者向けにわかりやすく説明します。毎回好評のセミナーです！ | ||
| 9月25日 | Pythonを使った画像認識入門 | |
| コンピュータビジョンに入門するにあたってできるだけ容易に取り掛かってプログラミ ングができるようになるためのイントロダクションです.コンピュータビジョン技術の概要説明と，Python言語の概要説明と，Pythonによる実装事例紹介の3部で構成します. | ||
| 9月20日 | ヘルスケアデータの利活用と価値創造～非医療生体情報の見方・活用への視点と可能性～ | |
| ★IoT／ICT等で取得される日常生体情報データは従来の臨床診断の枠組みに当てはまらず、疾患・異常状態との関連付けには新たな視点が必要に！ ★ヘルスインフォマティクスの現状・課題から、ウェアラブルデバイスを用いた日常生体情報データ利活用の実際、今後の展望等について講義します。 | ||
| 9月18日 | 報酬設計ボトルネック解消の見まね学習アプローチ－クローンニング，模倣学習，徒弟学習，逆強化学習－ | |
| ★模倣学習、見まね学習やLfD、徒弟学習、逆強化学習の基本から応用までを解説！ | ||
| 9月12日 | Pythonによる深層強化学習入門（パソコン実習付き） | |
| ★深層強化学習やその基礎技術である強化学習と深層ネットワークを、プログラム開発実習を通して学びます。 | ||
| 9月12日 | 「AI・データ契約ガイドライン(AI編)」及びモデル契約とその解釈・留意点 | |
| ★これまで整備されていなかった人工知能（AI）の責任・権利関係を含む法律問題について、2018年6月、遂に経産省よりガイドラインが公表！ ★検討会の委員として、ガイドラインとモデル契約の作成に関与した講師が、自身の経験やその実状をふまえ、その解釈・留意点等について詳しく解説します！ | ||
| 9月10日 | 統計学・機械学習を用いたデータ活用入門 | |
| ★これからデータ活用を始める方に対してプロジェクトの道標を示します！ | ||
| 9月7日 | 機械学習入門～はじめてのPython編～ | |
| 講師：株式会社すうがくぶんか 梅崎 直也 先生 下記のようなお客様の受講、お待ちしております！ ・機械学習やPythonに興味はあるけど、まだ実際に触れたことがない方。触れるきっかけがない方。 ・今まで機械学習やPythonのセミナーを受講したけど、難しかったという方。 ・機械学習に興味があり、Pythonを使ってコードを書いてみたい方。 | ||
| 9月6日 | 時系列データ分析のすすめ方～基礎・モデル化から異常検知・機械学習適用まで～ | |
| ★時系列データ処理の基本から、特徴に応じた実際の分類・モデル化手法まで！ 図解による分かり易さを重視し解説します！ ★講師が実演するPythonプログラムや、Python・Rの基本操作ガイドに関する付録資料なども配布します！ | ||
| 8月31日 | ハンズオンで学ぶ Pythonによる機械学習 ～基礎からライブラリの活用、実装に向けた入門知識まで～【in名古屋】 | |
| 講師：愛知県立大学 小林 邦和 先生 ★ご要望にお応えし名古屋での開催。“Python”とライブラリ“scikit-learn”を使ったPC演習付き入門セミナーです！ ★Pythonの基本的な文法・コーディング方法から、教師あり・教師なし学習の理論とPCを用いた実践（可能な限り）、scikit-learnを活用した実装方法およびデータ処理・分析・可視化までを詳解！ | ||
| 8月31日 | 明日から使えるマテリアルズ・インフォマティックス | |
| 講師：株式会社ＫＲＩ エネルギー変換研究部 次世代電池研究室長 西島 主明 先生 〇最近よく耳にする「マテリアルズインフォマティクス」とは一体何ができるのか、国内外の事例や身近な応用例を交えつつ、数学的な式などは用いずに直感で理解できるように解説いたします！ 〇MIを導入したいがどこから勉強するべきかわからない、機械学習の応用先を探している、MIの事例を数多く収集中の方などにお勧めです。 | ||
| 8月30日 | 最適制御・モデル予測制御の基本から応用事例まで | |
| 講師：京都大学 大塚 敏之 先生 ★効率的なアルゴリズム開発などで適用拡がる“最適・モデル予測制御”を１日速習！ ★非線形な最適・モデル予測制御の問題設定から数値解法の考え方、様々な応用事例、自動コード生成ツールを用いたシミュレーションまで。 ★より高性能な制御や、刻々と変化していく環境下での最適化を実現したい方必聴です！ | ||
| 8月29日 | TensorFlowで学ぶディープラーニングと応用【PC実習付き】 | |
| 講師：明治大学 総合数理学部ネットワークデザイン学科 准教授 櫻井 義尚 先生 〇ディープラーニングを学ぶにあたって必要な前提知識から ディープラーニングの手法、そして実際に動かす時の課題など・・ 〇手を動かして理解を深めながら学べるセミナーです！ | ||
| 8月28日 | 【PC実習付き】PythonとScikit-learnで学ぶ機械学習の基礎（定員２０名） | |
| 明治大学 総合数理学部 ネットワークデザイン学科 准教授 櫻井 義尚 先生 〇機械学習の基礎、種類、データの集め方やディープラーニングなどを一日で解説。座学だけでなく実際に演習を行うことでより理解が深まります。 〇機械学習を業務に取り入れたい、使えるようになりたい方や、何ができるのかを学びたいといった情報収集が目的の方にお勧めのセミナーです！ | ||
| 8月27日 | 画像処理・AI技術応用による外観検査・目視検査の自動化 | |
| 目視・外観検査自動化の方法論と実例を詳解！ 判定理由の分かる機械学習、人に学ぶ「傷の気付き」処理、外観検査における深層学習 | ||
| 8月27日 | 自動運転を支える要素技術の最新動向―センサ・ダイナミックマップ・人工知能― | |
| 講師：名古屋大学 未来社会創造機構 特任教授 二宮 芳樹 先生 元・本田技術研究所 川合 誠 先生 〇自動運転に搭載されるセンサは何ができるのか？５Ｇなどの通信技術はどのように関わってくるのか？人工知能・機械学習技術は現状何ができて、今後の発展には何が求められるのか？ 〇自動車業界の方にも、周辺技術に携わる方にも、人工知能の応用先をお探しの方にもお勧めのセミナーです。 | ||
| 8月24日 | Visual SLAM 入門講座 ～画像処理の基礎からvSLAMを用いたデバイス動作原理、ライブラリ・技術動向など～ | |
| 講師：九州大学 内山 英昭 先生 ★Visual SLAM（vSLAM）の基礎を知りたい方、何ができるか知りたい方、機材選定で悩まれている方、vSLAMを利用したシステムの構築を検討されている方など歓迎です！ ★画像処理の基礎から各プロセスで使われている技術の理解、vSLAMを自前で実装するために必要なライブラリの紹介まで。 | ||
| 8月24日 | ディープラーニングの実践 | |
| 面白く、分かりやすい解説と大反響！すぐに役立つセミナーです！ | ||
| 8月23日 | LPWAと5Gの最新動向と将来展望 | |
| LPWAはこれから大競争時代に突入！5Gを含めたIoT/LPWAが生み出す今後のビジネスの展望を詳解します！ | ||
| 8月23日 | 目的から遡るバイオインフォマティクス | |
| 講師：中央大学 理工学部物理学科 教授 田口 善弘 先生 〇バイオインフォマティクスの入門的なセミナーを受けたい、基礎知識を身につけたい、とりあえず自分でバイオインフォマティクスをできるようになりたい、今後の勉強の指針が欲しい・・そんな方にお勧めです！ 〇本セミナーでは事後学習のためにツール使用時の動画と使用データを配布いたします！ | ||
| 8月6日 | ディープラーニング・リカレントニューラルネットの基礎と応用事例 －基本からロボットシステムへの応用、時系列処理への展開まで－ | |
| 講師：早稲田大学 尾形 哲也 先生 ★好評再開講！丁寧でわかりやすい解説に定評のある早大 尾形教授のセミナー。 ★アルゴリズム解説などの基礎から、画像認識／生成やマルチモーダル学習、ロボット行動学習などの応用事例、 リカレントニューラルネットなど時系列処理への展開までを詳解！ | ||
| 8月3日 | 深層学習（ディープラーニング）の基本的な原理を理解しよう～誤差逆伝播法、確率的勾配降下法などの深層学習の原理をわかりやすく～ | |
| 講師：慶応義塾大学 教授 萩原 将文 先生 〇ディープラーニングを基礎から理解したい人必聴です！ 〇流行りの機械学習・人工知能を使って「何か」をやるために、原理から学ぶことでこの技術でどんな事業ができそうなのかを考えられるようになるセミナーです。〇機械学習の実習セミナーとお得なセット割引もございます。 | ||
| 8月2日 | ＡＩビジネスの法務と知財 | |
| 「AIを開発しているけど、生成したものを法的に守るにはどうすればいいの？」 「AIビジネスに関する法律について詳しく知りたい！」 「AIが作ったものって、責任はどこにあるの？」 など、AIビジネスに関する法務と知財に関するお悩みを解決！！ | ||
| 7月27日 | はじめて学ぶ「バイオインフォマティクス」～ゲノム・メタゲノム解析で何がわかるか・これから何ができるか～ | |
| 【バイオインフォマティクス】まず、全体像をつかむ！「分かりやすい」「面白い」 人気講師が再登壇！ | ||
| 7月26日 | Rを使った時系列データ分析入門（パソコン実習付き） | |
| ★時系列データの解釈・予測を行うための枠組みを、実装を通じ体系的に習得！ | ||
| 7月26日 | 今、量子コンピュータが熱い！～基礎から最新の開発動向、応用状況、将来性まで～ | |
| 講師に、大阪大学・根来誠先生をお招きします。量子力学の基礎から量子コンピュータの仕組み、クラウド量子コンピュータの使い方までをわかりやすく解説します。材料開発や機械学習への応用を考えている化学・薬学・金融等、幅広い分野の方のご参加をお待ちしております。 | ||
| 7月25日 | Pythonで学ぶ機械学習入門～線形識別からディープラーニングまで～ | |
| Python実習つき：機械学習の理解を深める！定員25名：お申込はお早めに！ | ||
| 7月25日 | ディープラーニングを用いた自然言語処理 | |
| ★自然言語処理に利用されるディープラーニングの各手法について、数式的な説明は深くは触れずに、直感的にどういったものなのかを中心に解説します。 どういった問題を解くことができるのか、どういったツールが存在するのか、具体的にどう使うのか等々・・ | ||
| 7月23日 | ブロックチェーン技術の可能性～暗号通貨ビットコインシステムの基礎とブロックチェーン技術の応用～ | |
| ★通貨というセキュリティ上非常に高い脅威に晒される中、着々と運用実績を上げているビットコインシステム。その基幹技術である「ブロックチェーン技術」により「改竄か゛困難」「タ゛ウンタイムがない」「安価な」システムの構築が可能に？！ その高い信頼性・利便性をどのように確保しているのか、ビットコインシステムをふまえ解説し、多分野への応用の考え方を示します。 | ||
| 7月19日 | FinTech特許・知財セミナー～AI×FinTech, ブロックチェーン×FinTech特許権利化の勘所～ | |
| 講師に河野特許事務所・河野英仁先生をお招きします。FinTech特許取得のコツを半日速習！AI技術・ブロックチェーン技術もわかりやすく解説。さらに日本で急増しているFinTech特許訴訟と訴訟リスク低減方法についても解説します。 | ||
| 7月13日 | （機械学習・強化学習による）ロボット認識・運動学習の基礎と制御・応用技術 | |
| ★ロボット自律化に必要となる技術とは？機械学習による地図生成・運動計画・学習制御・パタン認識・動作制御等々、多岐にわたる技術を俯瞰、基礎の習得を目指します。 | ||
| 7月11日 | ＜いちばんやさしい＞ディープラーニング（演習つきセミナー）～実務運用のための基礎力を養う～ | |
| サンプルプログラムの実行で、ディープラーニングを体験！ | ||
| 7月11日 | マテリアルズ・インフォマティクスの動向と各種事例 | |
| 何ができるのか？各国の研究動向は？材料研究における事例は？どんなデータベースがあるの？第一人者が解説する材料インフォマティクス指南！ | ||
| 7月10日 | 強化学習・深層強化学習入門：基本・最新アルゴリズムから応用まで～応用できる、実務に活かせる目線で、重要ポイントを理解・習得する講座～ | |
| ★ディープラーニングの先にあり、一躍注目を集める「深層強化学習手法」：人工知能のビジネス応用にはその原理理解が必要不可欠な状況にもかかわらず、現状わかりやすく説明している資料はなかなか見当たらない状況です。★本セミナーでは、その最も基本となる強化学習から、難解といわれる「深層強化学習」まで順を追って、例題や動画・簡易デモなどを通して、よりわかり易く説明します。 | ||
| 7月10日 | 深層学習と次世代の進化的機械学習の業務活用～異常検知・変動予測・回路設計等への応用～【名古屋開催】 | |
| 講師に、横浜国立大学・長尾智晴先生をお招きします。本セミナーでは，人工知能の基礎，深層学習などの現在の機械学習の抱える課題，進化的機械学習の基礎と応用を進化計算法の専門家が平易に解説します．応用例としては，異常検知，変動予測，回路設計など特に産業界でのニーズが高い対象を扱います． | ||
| 7月9日 | データ科学を活用した材料の機能予測・構造設計およびプロセス設計・管理への応用展開 | |
| ★実験結果や製品開発で得られたデータを十分に活用できていないとお考えの方へ！データ科学に基く化学・産業データの使い方・解析の仕方を基礎から解説！ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクス分野における豊富な応用事例も紹介します！ | ||
| 7月9日 | 音声認識・対話技術の基礎と応用－スマホ、AIスピーカー…音声認識対話製品に可能性はあるか－ | |
| 【音声認識・音声対話】を網羅的に学ぶ！ 応用事例や将来動向も！ | ||
| 6月26日 | 医療・医薬品関係者のための人工知能・ディープラーニング入門 | |
| ○診断支援, 予測モデル構築, 創薬, 臨床への最新応用事例をご紹介！ ○根幹となる「技術」の解説はもちろん, 「実装方法」に至るまで解説します！ ○益々ニーズが高まる同分野の知識整理にオススメの内容です！ | ||
| 6月26日 | 機械学習による設備診断 | |
| 講師：青山学院大学 理工学部･経営システム工学科 教授 小野田 崇 先生 〇少ないデータでも機械学習で設備診断・異常検知をする方法とは？ 〇実務に機械学習を導入するための基礎知識から各種応用事例の解説まで。 | ||
| 6月25日 | 【PythonによるPC実習付き】 機械学習入門セミナー（定員２０名） | |
| 講師：埼玉大学 大学院理工学研究科 工学部 情報システム工学科 准教授 大久保 潤 先生 〇機械学習の技術を習得するための超入門セミナー。 〇機械学習についての解説と、Pythonを用いて実際に手を動かして学ぶPC実習を交互に行い、機械学習に対する理解を深められます！ 〇大好評につき、６月も開催いたします！ ※定員となり次第締め切らせていただきます。 | ||
| 6月22日 | データサイエンス超入門セミナー2018～データを理解する力，活用する力を養う～ | |
| ○「なぜ？」を解消するために、データの面白さ・奥深さを体感して頂きます！ ○データ分析・活用に自信が無い方にも是非ご参加頂きたい内容です！ ※本講座へのご参加で, 著書『データ分析とデータサイエンス』を贈呈いたします！ | ||
| 6月18日 | 最新の計算毒性学への入門セミナー Ｉn silicoでのケモメトリックス・人工知能による化学物質の毒性(安全性)評価の基礎・理解と化合物の脱毒性への展開 | |
| ○インシリコ, ケモメトリックス(化学多変量解析・パターン認識), AIといったキーワードをおさらい！ ○関連分野(創薬, 農薬, 化合物デザイン, 動物実験代替法など)への展開とは？ ○急速に発展する同関連技術を, 基本からより深く解説していきます！ | ||
| 6月11日 | 第一原理計算による材料研究の現状と動向 ～機能性材料の理解から新材料探索に向けたマテリアルズインフォマティクスまで～ | |
| 講師： 東京工業大学 科学技術創成研究院フロンティア材料研究所 教授 大場 史康 先生 | ||
| 6月12日 | ハンズオンで体験！バイオインフォマティクス～バイオAIビジネスの最先端～ | |
| 講師：株式会社日本バイオデータ 緒方 法親 先生ほか4名の講師をお迎え ★大好評につき再開講！使いこなす為のはじめの一歩をハンズオンで学ぶ（Mac使用）。 ★バイオインフォマティクス・UNIX/Linuxの基礎から次世代シークエンサーが出力するデータの取扱い・集計・処理・解析方法、バイオAIビジネスの成功事例まで！ | ||
| 6月13日 | GAN/VAEなど深層学習（ディープラーニング）を用いた生成モデルの理論と応用 | |
| 講師：神戸大学 松原 崇 先生 ★深層学習（ディープラーニング）において、期待高まる“深層生成モデル”に的を絞ったセミナー！ ★変分自己符号化器（VAE）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、暗黙的生成モデルなど、注目の各手法の基礎と目的、また様々な応用事例と応用法について網羅的・全般的な解説を致します！ | ||
| 6月15日 | 強化学習のアルゴリズムとその応用 | |
| 講師：横浜国立大学 大学院工学研究院 教授 濱上 知樹 先生 〇基礎から強化学習を学びたい方必見！強化学習に使用される様々なアルゴリズムを体系立てて詳しく解説。 〇強化学習は結局何に使うことができるのか？論文や事例をもとに実務に落とし込むためのヒントが得られます。 〇予備知識がなくとも簡単に理解できるよう、数式をただ並べるだけでなく、図などを使いながらの講義がわかりやすいと好評の講師による機械学習・強化学習セミナーです。 | ||
| 6月8日 | 人工知能を支えるパターン認識・機械学習とPythonによる実装入門 ～基礎からディープラーニングの利用まで～【大阪開催】 | |
| 講師：名古屋大学 川西 康友 先生 ★好評講座を大阪でも開催！Pythonで機械学習・パターン認識を実装するための「はじめの一歩」に最適です。 ★機械学習・Pythonの基礎から、モジュール・パッケージの解説や使いこなすためのポイント、Pythonを用いた機械学習・ディープラーニング実装の流れ、最先端の手法などをわかりやすく詳解！ | ||
| 5月31日 | ＜製品開発・マーケティング応用のための＞ 脳科学及び脳情報通信ビジネス入門 | |
| ★センサーのウェアラブル化・機械学習等の人工知能（ＡＩ）技術の進展に伴い、顧客・ユーザーの脳科学データまで踏み込んだ製品設計が可能に！ ★自動車・ヘルスケア・食品等々、様々な分野の製品開発に関わる最新事例を紹介！ ★実際の【脳波データ計測実習】【脳情報を利用したビジネス企画演習】を通じ、何をどのようにビジネスに導入していけば良いかがわかります。 | ||
| 5月30日 | 実践のための時系列データ解析・予測・パターン認識 | |
| ★以下2点に焦点を当てて解説！ ①システムの状態の将来予測に関する実践的技術 ②システムの時間的変動をパターンとして特徴抽出する技術 | ||
| 5月29日 | 機械学習で何ができる？ ～機械学習の基本原理を理解し、有効に活用しよう！～ | |
| 講師に、プログレス・テクノロジーズ株式会社 伊藤真先生をお招きします。 今さら聞けない「機械学習って何ができるの？」 AIの導入に興味はあるけど、実際にどういう技術なのかを基本からしっかり理解したい方に向けた半日速習のセミナーです。数式はできるだけ使わずに、グラフを使って直感的な解説をします！ | ||
| 5月23日 | Pythonを用いた時系列データ分析実務入門（パソコン実習付き） | |
| ★Jupyter notebookを用いつつ、時系列データに対する前処理やグラフ表現をはじめ、時系列データ分析の入門から実応用までを扱います！ | ||
| 5月23日 | 量子コンピュータの基礎・原理と各種技術・ビジネスへの適用・影響・可能性 | |
| 量子コンピュータで何ができる？ 量子コンピュータが何を変える？ 好評につき2度目の講演です！ 基本をおさえ、ビジネスに活かす！ | ||
| 5月22日 | Ｘ線構造解析技術 ～機能性材料開発の指針とAIの適用に向けて～ | |
| X線構造解析を基礎から！ AI・機械学習の適用：材料開発の独創性に繋げる！ | ||
| 5月21日 | 因子分析の基礎と留意点 ～数式を使わずに解説、じっくり一日集中講座～ | |
| 因子分析を体系的に学ぶ一日！ 数学的理解は不要：ツールとして使うには？ | ||
| 5月18日 | ＭＴ法を使った信号監視技術徹底理解 | |
| 信号処理技術の基礎から機械学習への応用まで製造業における異常検知の重要技術！ 信号処理の基礎原理を学び、MT法を使った異常検知技術をマスターしよう！ | ||
| 5月18日 | Pythonによるテキスト処理入門 【PC実習付きセミナー】 | |
| 講師に、東邦大学・山内長承先生をお招きします。 本講座ではPython3を使ってテキスト処理の基礎的な考え方を概観します。 | ||
| 5月17日 | よくわかるＭＴシステム入門 ＜ExcelによるPC実習付き＞ | |
| 書籍やMTシステムツール等受講特典多数！ 統計学・品質工学の初心者でも活用できる実践的MTシステムセミナー！ | ||
| 5月16日 | 製造業における技術課題を解決するツールとしての人工知能の導入および活用法 ～ニューラルネットワークとMTシステム、両手法の基礎から具体事例～ | |
| 製造業の技術者が開発実務に活用するために！ 講師は福井 郁磨 先生 （元オムロン（株）、元パナソニック（株）、元東レ（株）、元LG Electronics Japan Lab（株）） | ||
| 5月14日 | 人工知能（AI）ビジネスにおける知財制度・特許出願の基礎・現状と留意点 | |
| ★人工知能ビジネスを進める上で必要となる特許上の必要知識を網羅！ 権利保護・特許出願や発明の着眼点等について解説します！ | ||
| 4月20日 | 強化学習の基礎と実践、ロボット応用に向けたポイント | |
| 強化学習の実践に向けた応用方法，最先端事例を解説！ | ||
| 4月19日 | ケモインフォマティクス入門 ～分子設計・材料設計・プロセス設計のためのデータ駆動型化学～ | |
| 講師：東京大学 船津 公人 先生 ★得られた／蓄積されたデータを、材料開発や生産プロセス・品質管理に有効活用！ ★本講座では、ケモインフォマティクスの基礎から準備すべき環境、データの解析・整理、モデル化法、そして種々の事例までを詳解！ | ||
| 4月17日 | 機械学習の基礎から、学習の効率化・最適化の実践まで | |
| 講師：産業技術総合研究所 赤穂 昭太郎 先生 ★2018年度から始めたい方・さらに知識を深めたい方必聴です！知っておきたい機械学習の知識を１日速習。 ★基礎・最新動向からデータ解析の基本的手順、スパースモデリング・ベイズモデリング・ディープラーニングといった各手法の使い方のコツやつまづきやすいポイント、最適化まで詳解！ | ||
| 4月13日 | ハンズオンで学ぶ Pythonによる機械学習 ～基礎からライブラリの活用、実装に向けた入門知識まで～ | |
| 講師：愛知県立大学 小林 邦和 先生 ★機械学習における注目言語 Python を用いたPC演習付き入門講座。 ★Pythonの基本的な文法・コーディング方法から、教師あり・教師なし学習の理論とPCを用いた実践（可能な限り）、scikit-learnを活用した実装方法およびデータ処理・分析・可視化までを詳解！ | ||
| 4月12日 | カルマンフィルタ入門セミナー ～実際に使うための基本とポイント、応用事例まで～ | |
| 講師：慶應義塾大学 足立 修一 先生 ★時系列解析など、様々な産業・ビジネスで応用拡がる「カルマンフィルタ」の講座！ ★広い分野の前提知識が必要で、理論も難解と言われるカルマンフィルタを出来るだけ易しい言葉で解説します。業務で活かすためのとっかかりを掴みましょう！ | ||
| 4月11日 | 原理と実装から理解する機械学習の基礎と自然言語処理への応用 | |
| 講師：筑波大学 図書館情報メディア系 助教 若林 啓 先生 〇機械学習はどうやって何を計算しているのか？動かすにはどんな環境が必要なのか？ 〇機械学習の原理からライブラリによる実装、そして自然言語処理への応用例までを１日で解説！ 〇実務での応用展開に向けてしっかりと基礎を学べるセミナーです。 | ||
| 4月9日 | 統計的機械学習を用いた異常検知とその応用 | |
| 講師：大阪大学 産業科学研究所 准教授 河原 吉伸 先生 〇時系列データで異常検知を行うために知っておかなければいけないポイントを凝縮！ 〇基礎から多種多様な実例、講師の経験などこのセミナーでしか聞けない内容を、現場の人が持ち帰って使えるようにわかりやすく解説。 〇人気の「機械学習による異常検知」を大阪で開催いたします！ | ||
| 3月28日 | 製造現場でのAI活用とIoT＜講師3名＞ | |
| 人工知能・各種分析技術・ディープラーニングは製造業に革命をもたらすか？ ＮＥＣ、テクノスデータサイエンス・テクノロジー、ＮＴＴコミュニケーションズの3名の講師がわかりやすく解説します | ||
| 3月27日 | 基礎からわかる強化学習 ～Q学習からAlphaGo Zeroまで～ | |
| ★様々な学習方法（Q学習から最新のAlphaGo Zeroまで）を紹介。 ★例を多用し、練習問題を解くことで理解を深めます。 | ||
| 3月26日 | AIを用いた多品種少量生産のロボット化 | |
| ★ロボットの作業動作の自動生成の手法とは？ ★ロボットと人工知能を組み合わせて何ができるか？ | ||
| 3月23日 | MTシステムの基礎・導入手順とそのポイント ～IoT・AIの生産現場適用と異常検知・原因診断等～ | |
| ★IoTやAI（人工知能）をどのように生産現場に適用したら良いのか？収集されたデータのAIへの活用法は？ 昨今生産現場への適用が大いに期待されているMTシステムについて、ディープラーニングなどとの対比も織り交ぜながら、わかりやすく解説します。 | ||
| 3月22日 | 統計モデリング入門： 一般化線形モデルから階層ベイズモデルへ | |
| 講師は名著「データ解析のための統計モデリング入門」 （通称：みどりぼん）の北海道大学・久保拓弥先生！ 統計モデリングを初心者向けにわかりやすく説明します。毎回好評のセミナーです！ | ||
| 3月20日 | 基礎から実用：強化学習／逆強化学習 ～状態空間と報酬設計のアプローチ～ | |
| ★基礎から実問題応用上の課題までを、最近の話題も交えやさしく解説！ | ||
| 3月16日 | ＜開発実務で本当に使える＞実験計画法セミナー | |
| 技術者に適した【実験計画法】セミナーの決定版！！ 弊社での登壇は6回目：企業経験豊富な講師による“これ以上無い程の”実践解説！ | ||
| 3月15日 | Chainer によるディープラーニングのプログラム作成方法 | |
| ★CNN・RNNから近年注目の生成モデルVAE（Variational Autoencoder）まで、Chainerによる様々な実装方法・実装例を解説します！ | ||
| 3月14日 | 生体情報センシングと成長市場：生体データ活用の未来予想図 | |
| ★生体情報センシングの基礎知識、様々な事例、ヘルスケア以外での生体情報の活用例。 ★生体情報とAI、ビッグデータ、IoTの連携。 ★生体情報とブロックチェーン、量子コンピューティング。 | ||
| 3月13日 | ＜まずRではじめる＞機械学習入門 ～Rでもここまでできる！ 概要の把握に、本格導入前の検証に～ | |
| 【機械学習】をRで体感する！ 先着20名限定：ノートPCは弊社にて準備致します。講師の著書進呈！ | ||
| 3月12日 | Pythonで学ぶ機械学習入門 ～教師なし学習・異常検知編～ | |
| Python実習つき：機械学習セミナー！ 前回も満席御礼：登壇4回目！ 「教師なし学習」・「異常検知」を今回は学ぶ！ | ||
| 3月9日 | 深層学習による強化学習の仕組み ～AlphaGo Zeroの理解を目標に～ | |
| 講師に、理化学研究所・瀧雅人先生をお招きします。 AlphaGo Zeroを具体例に、最新の深層学習（ディープラーニング）の一端を感じて頂けましたら幸いです。 | ||
| 3月8日 | 初級者から中級者へのステップアップ！ Pythonによるプログラミング基礎セミナー＋機械学習の初歩 | |
| 講師に法政大学・小池崇文先生をお招きします。 簡単なプログラミングができることと，機械学習の基本について理解していることが，これから必修の知識・スキルになります！Pythonプログラミング言語を用いた演習中心の講座です。初級者から中級者へステップアップ！ | ||
| 3月6日、7日 | 時系列データ分析のすすめ方 【RとPythonによる演習付】 ～基礎・モデル化から異常検知・予測・機械学習まで～ （定員40名） | |
| ★時系列データ処理の基本から、特徴に応じた実際の分類・モデル化手法まで！ ★ただ分析するのみでなく、得られた結果を解釈・考察し活かすための知識について、図解により分かり易く整理します。 ★Python および R のプログラムも配布します！ | ||
| 3月6日 | 世代「５G」無線通信技術動向セミナー ～大規模サッカースタジアムでの５G無線実験と今後の展望～ | |
| 講師に大阪大学・村田博司先生、電子航法研究所・角張泰之先生をお招きします。 本講座では、高性能ミリ波アンテナ電極光変調器、高精度無線端末位置推定技術、光ファイバー無線技術について議論します。 | ||
| 2月28日 | Pythonによるディープラーニング ～AIの基礎から応用・実用事例まで～ | |
| 講師：株式会社システム計画研究所 鶴 英雄 先生 ★ディープラーニングを、シェア拡大中のPythonを用いて1日で詳解！ ・第1、2部では概要から精度向上へのアプローチ、そして実際のPythonコードと実行方法、注意点などの基礎。 ・第3部では、異常検知、物体検出、リカレントネットワーク、強化学習などの注目の応用例と講師らが開発した実用例。 をわかりやすく解説します。 | ||
| 2月27日 | 医療・医薬品関係者のための人工知能・ディープラーニング入門 | |
| ○診断支援, 予測モデル構築, 創薬, 臨床応用等への応用に向けて！ ○根幹となる「技術」の解説はもちろん、実装の方法に至るまで解説します！ ○急速な発展に伴い、益々ニーズが高まる同分野の知識整理にオススメ！ | ||
| 2月26日 | 強化学習入門 ―基本理論と深層強化学習、ソフトコンピューティングによる展開― | 機械学習 |
| 講師：大阪電気通信大学 工学部 電気電子工学科 教授 渡邊 俊彦 先生 〇人工知能技術の中でも【強化学習】に特化したセミナーです！ 〇強化学習を理論的に学びたい方、深層強化学習や応用事例など幅広く知識を得たい方にお勧め。 | ||
| 2月23日 | 実務に使うための機械学習・ディープラーニング | 機械学習 |
| 講師：横浜国立大学 大学院環境情報研究院 講師 白川 真一 先生 〇機械学習やディープラーニングを業務に取り入れたい方、基礎知識をしっかりと学びたい方、機械学習やディープラーニングの精度を高めるテクニックを知りたい方、どんな手法やフレームワークがあるのか・どれを使えばいいのか知りたい方などにお勧めのセミナーです！ | ||
| 2月22日 | Pythonで学ぶ 機械学習と深層学習（ディープラーニング）の基礎【PC実習付】 | |
| 講師：岐阜大学 速水 悟 先生 ★20名限定講座です。 ★機械学習とディープラーニングの基礎と準備、実践までを『座学＋PythonによるPC実習』でしっかり学ぶ！Pythonの経験がない方でも受講可能です。 ★ライブラリには比較的使いやすく、人気が高まっているKerasを使用！演習では異常検知、予測、時系列モデルなどを採用し、業務で使うための入口を習得頂きます。 | ||
| 2月21日 | 回帰分析の基礎と実際 | |
| ～回帰モデルの基礎から非線形回帰モデルの構築方法、モデル推定のポイントまで～ | ||
| 2月20日 | 人工知能による異常検知の理論と応用 | 機械学習 |
| 講師：横浜国立大学 大学院工学研究院 教授 濱上 知樹 先生 〇第３次ブーム真っ只中の人工知能を支える機械学習技術による異常検知の手法とは？ 〇異常検知に使用される機械学習のアルゴリズムなど基礎的な解説から実装方法・各種応用事例の最新情報まで・・一日でお伝えいたします！ | ||
| 2月15日 | <計算毒性学入門セミナー> Ｉn silicoでのパターン認識・人工知能による 化学物質の毒性(安全性)評価の基礎・理解と効果的な適用のポイント | |
| ○インシリコ, ケモメトリックス, 人工知能といったキーワードをおさらい！ ○化学分野への深層学習(ディープラーニング)適用の動きとは？ ○急速に変化する同関連技術を、初心者の方にも理解し易いようまとめました！ | ||
| 2月15日 | テキストマイニングの基礎と進め方 | |
| ソフトやツールの活用法からデータ分析の手順、応用事例まで | ||
| 2月14日 | 【PC実習付き】Kerasで体験するディープラーニング入門 | 機械学習 |
| 講師；メディアスケッチ株式会社 代表取締役 伊本 貴士 先生 〇ディープラーニングを業務に導入するために必要な知識を１日で解説。 〇実際に手を動かすことでディープラーニングを効果的に学べるセミナーになっています！ | ||
| 2月8日 | 人工知能・機械学習に関連する技術・知財の動向 | |
| 本講演では、人工知能に関連する技術、ビジネス、知財の全体像を概観し、これを用いた今後の事業活動（技術開発、新規事業の推進、業務改善など）を有利に進めるためのヒントや注意点を提示します。 | ||
| 2月7日 | 目的から遡るバイオインフォマティクス | 機械学習 |
| 講師：中央大学 理工学部物理学科 教授 田口 善弘 先生 〇バイオインフォマティクスを用いて何かをしたいとお考えの方必聴！ 目的別に「何を」「どうしたらいいのか」詳しく解説いたします。 〇バイオインフォマティクスの入門的なセミナーを受けたい、基礎知識を身につけたい、とりあえず自分でバイオインフォマティクスをできるようになりたい、今後の勉強の指針が欲しい・・そんな方にお勧めです！ | ||
| 2月6日 | 量子アニーリングの原理・基礎と開発動向、応用技術 | |
| 量子アニーリングや類似技術の現状と展望 | ||
| 2月6日 | 農業のIoT／AI技術、スマート農業の最新動向から先進事例、ビジネスチャンスまで | |
| 講師：株式会社日本総合研究所 三輪 泰史 先生 ★技術や規制緩和の進展で急速なマーケット拡大が期待される『農業IoT、農業AI』の基礎から技術概要、様々な先進事例、政策動向、ビジネス立ち上げのノウハウまでを詳解！ | ||
| 1月31日 | 人工知能（AI）・IoTビジネスの法的保護・特許戦略 | |
| ★AI・IoTビジネスで直面しうる法的問題及び、実務上留意すべき点とは？ 契約上の工夫などについても言及！★クレーム及び明細書記載時の注意事項とは？新規性・進歩性の考え方とは？ 有効な権利を獲得するための、出願・権利化のポイントを解説します！ | ||
| 1月29日 | 強化学習の基礎と実践 ～基本アルゴリズム等の理解から実環境への適用、応用事例まで～ | |
| ★機械学習の中でも注目を集める「強化学習」の基礎知識習得・パラメーターのチューニングから深層強化学習まで！ 最新の研究・応用動向をふまえ解説します！ | ||
| 1月23日 | ビッグデータと人工知能に基づく創薬 とくにリード化合物探索自動化の現状と展望 | |
| 今話題のビッグデータや機械学習により、リード化合物探索・設計は今後どのように展開していくのか？その可能性は？ | ||
| 1月22日 | マテリアルズインフォマティクスの最前線 ～材料研究におけるデータサイエンスの活用と解析ツール、各種事例等～ | |
| ★マテリアルインフォマティクスにおける機械学習の入門的コンテンツからR言語パッケージiqsprの解説、各種適用例まで幅広く俯瞰！ ★無機・有機材料を対象とする構造記述子、構造物性相関解析、実験計画法、ディープラーニングの活用等について言及します。 | ||
| 1月19日 | ドローンの農業・林業分野への応用 ～機械学習による画像解析、植生管理・モニタリング技術の現状・課題・可能性～ | |
| 【ドローン】セミナー：農業・林業分野での活用事例は！？ 「空撮画像解析と定量化」？ 「機械学習による画像の分節化」？ | ||
| 1月16日 | ＜ディープラーニングの仕組みを学ぶ！＞ Windows10でTensorFlow実践セミナー | |
| 講師に、株式会社計数技研・早石直広先生をお招きします。 本セミナーでは、まず前半はAIについての概説を行います。後半ではTensorFlow公式サイトで公式チュートリアルとして公開されている「MNIST For ML Beginners」を例にディープラーニングの仕組みを学びます。 | ||
| 1月16日 | ブロックチェーン入門セミナー ～各ビジネス・産業への応用事例、今後の展望・可能性～ | |
| 【ブロックチェーン】で何ができる？ 何をする？ どのようにやる？ 現時点での実例はもちろん、今後の展望までを解く！ 「面白い」、「分かりやすい」…… 気鋭の若き講師が、好評につき2度目の登壇！ | ||
| 1月15日 | 量子コンピュータの基礎と各種技術・ビジネスへの適用・影響・可能性 | |
| 量子コンピュータで何ができる？ 量子コンピュータが何を変える？ | ||
2017年
| 12月19日 | 自動運転技術の現状とダイナミックマップ活用による将来像 | 機械学習 |
| 講師：名古屋大学 未来社会創造機構 特任教授 二宮 芳樹 先生 〇自動運転の実用化に必要なセンサや人工知能などの技術に求められている性能とは？ 現在の動向やこれからクリアしていかなければいけない課題とは？ | ||
| 12月19日 | 多変量解析入門 ～自由自在に使いこなすコツ～ | 機械学習 |
| 講師：早稲田大学 創造理工学部経営システム工学科 教授 大野 高裕 先生 〇業務によく用いられる「多変量解析」を正しく・方法を間違えずに使えているのか、得られたデータを理解できているのか、多変量解析にはどんな手法があり、どう使うのか・・ 初心者でも、理系でなくてもわかるよう、１からわかりやすく、ポイントを絞ってお伝えします。 | ||
| 12月15日 | 機械学習を利用した異常検知 | 機械学習 |
| 講師：青山学院大学 理工学部･経営システム工学科 教授 小野田 崇 先生 〇機械学習による異常検知について必要な基礎知識から機械学習の手法、応用事例ごとの具体的な実装方法までをわかりやすく解説！ 〇自社で保有するデータの使い道を探している、機械学習の応用先を探している、最適な異常検知技術を取り入れたい方などにお勧めのセミナーです！ | ||
| 12月14日 | ディープラーニング・リカレントニューラルネットの基礎と応用事例 ―実ロボット行動学習への応用へ― | |
| 講師：早稲田大学 尾形 哲也 先生 ★好評再開講！丁寧でわかりやすい解説に定評のある早大 尾形教授のセミナー。 ★基本的なアルゴリズム解説・ツールの紹介から、画像／音声認識、マルチモーダル学習などの事例、ロボットシステムへの応用、時系列処理への展開までを詳解！ | ||
| 12月13日 | ＜PC実習を交えて学ぶ＞はじめてのバイオインフォマティクス ～基礎からデータ解析の実際まで～ | |
| 講師：岩手医科大学 清水 厚志 先生 ★20名限定講座。 ★ゲノム情報解析の門を叩いてみませんか？清水先生の「バイオインフォマティクス」ハンズオン講座を好評再開講！ | ||
| 12月12日 | 世界初! イヤホン型ウェアラブルデバイス；earable(イアラブル) ―デバイスの構成要素やデータの測定・解析、各種応用事例まで― | |
| 広島市立大学 大学院情報科学研究科 講師 谷口 和弘 先生 〇スマートグラス・スマートウォッチなどのウェアラブルデバイス業界において大本命と称されるイヤホン型の端末。 〇用いられている技術や材料、音楽再生機能以外の様々な応用分野、そして商品化に欠かすことのできないデザイン性など多角的に解説いたします！ | ||
| 12月12日 | TensorFlowで学ぶディープラーニングと応用【PC実習付き】 | 機械学習 |
| 講師；明治大学 総合数理学部ネットワークデザイン学科 准教授 櫻井 義尚 先生 〇ディープラーニングを学ぶにあたって必要な前提知識から ディープラーニングの手法、そして実際に動かす時の課題など・・ 〇手を動かして理解を深めながら学べるセミナーです！ | ||
| 12月11日 | PythonとScikit-learnで学ぶ機械学習の基礎【PC実習付き】 | 機械学習 |
| 講師；明治大学 総合数理学部ネットワークデザイン学科 准教授 櫻井 義尚 先生 〇機械学習の基礎、種類、データの集め方やディープラーニングなどを一日で解説。 座学だけでなく実際に演習を行うことでより理解が深まります。 〇機械学習を業務に取り入れたい、使えるようになりたい方や、 何ができるのかを学びたいといった情報収集が目的の方にお勧めのセミナーです！ | ||
| 12月8日 | 実習付き】Pythonによる機械学習超入門 | |
| 本講座では、購買、会員などマーケティング系のデータを用いて、機械学習の概論から基礎実践までを学びます。実践には、急速に利用者が伸びている「Python」を用います。事前に導入さえしていただければ、初心者の方でも学ぶことができます。より高度な分析や、機械学習を取り入れた企画やディレクションをする上での実践的な知識を得ることが出来ます。 | ||
| 12月6日 | Pythonを用いたパターン認識・機械学習超入門 ～基礎からディープラーニングの利用まで～ | |
| 講師：名古屋大学 川西 康友 先生 ★好評再開講！Pythonで機械学習・パターン認識を行うための「はじめの一歩」に最適！ ★機械学習・Pythonの基礎、環境設定から使いこなすためのポイント、Pythonを用いた機械学習・ディープラーニング実装の流れまで。わかりやすく解説します！ | ||
| 11月30日 | TensorFlow・Keras を用いたディープラーニング実装入門（パソコン実習付き） | |
| ★パソコン実習付き！これから実装をしようとする方のための理論と実装。ディープラーニング、Python によるデータ処理。 | ||
| 11月29日 | 次世代の機械学習“進化的機械学習”を学ぶ！ | |
| 講師に、横浜国立大学・長尾智晴先生をお招きします。 本セミナーでは，現在の機械学習の抱える課題と将来展望，そして次世代の「進化的機械学習」を基礎からわかりやすく解説します．統計的機械学習から進化的機械学習へ。進化的機械学習は次に必ず来る！ | ||
| 11月27日、28日 | ＜機械学習・DeepLearning・AIのための＞ 数学および数理ロジックの必須知識（超入門セミナー） | |
| ★機械学習・ディープラーニングを使う・実装するにあたり、仕組み・違い・応用の仕方が理解できます！ ★とにかく、わかりやすく説明します！ ★受講者全員が100％理解の上、セミナーを終えられるよう努力します！ | ||
| 11月20日 | 第一原理計算の電池材料研究への活用法と マテリアルズ・インフォマティクスへの展開 | |
| 講師に、名古屋工業大学・中山将伸先生をお招きします。 本セミナーでは、第一原理計算の基礎的な知識から、マテリアルズ・インフォマティクスの応用までご説明いたします。 | ||
| 11月17日 | 【PC実習付き】Tensorflowで手軽に始める深層学習 ～深層学習の解説からTensorFlowの活用法～ | |
| ☆世界的に圧倒的なユーザーを誇るフレームワーク「TensorFlow」 その概要から、実習を交えての計算グラフ実装・学習の可視化といった活用法まで、TensorFlowを気軽に始める為の入門セミナーです | ||
| 11月16日 | ＜SE、Programmerなど技術者のための＞プログラム、データセンター、データベースと知的財産権・契約課題 ～AI、IoT時代への対応実務～ | |
| ★プログラム開発時に他のソースコードをどこまで流用できるのか、出来ないのか？ ★また、データ提供時の留意点は？ ★知的財産権の実務上の基礎知識・法的リスク、契約上の対応・交渉戦略を習得出来ます！ | ||
| 11月16日 | はじめて学ぶ「メタゲノム解析」 ～バイオインフォマティクスの概要・ポイントから詳しく解説～ | |
| “メタゲノム解析の各種バイオインフォマティクス手法”！ 「初学者でも理解しやすい」、「おもしろくて役に立つ」と好評を頂いております | ||
| 11月15日 | 人工知能（AI）ビジネスにおける知財・契約の実務 | |
| ★学習済みモデルやデータの権利取得・保護に向け、知的財産上留意すべきこととは？ 従来のシステム開発契約・ソフトウェアライセンス契約との違い及びそれをふまえた対応とは？ より実務的な内容に踏み込んで解説します。 | ||
| 11月13日 | Pythonで学ぶ機械学習入門 ～線形識別からディープラーニングまで～ | |
| Python実習つき：機械学習の理解を深める！ 全5パート、5つの課題に取り組みます！ ＊好評につき3回目の実施！ | ||
| 11月10日 | 初めてからの機械学習・ディープラーニング入門 | |
| ＊好評のため再開講！ 注目のディープラーニングについて知りたい方・活用をお考えの方へ！ ★機械学習・ディープラーニングの原理・仕組みなど基礎から学習！ ★導入によりどのようなことが可能になる？向いてない局面とは？ ★実際の実装方法やツールの使い方等についても学びます。 | ||
| 11月9日 | 初めてからの人工知能（AI）入門 | |
| ＊好評のため再開講！ 人工知能の基本的・網羅的な知識を習得し、全体像を理解したい方に！ ★どこから始めれば良いのか？留意すべき点は何か？導入に向けた手順等について解説。 ★最近の人工知能（AI）技術の基本的な考え方から、パターン認識・強化学習など基礎的な手法を網羅。 ★発展が著しい本分野の最新動向や、各種応用の現状と可能性についても把握できます。 | ||
| 11月8日 | 人工知能（AI）・IoTにかかわる法規制及び対応と戦略 | |
| ★実際に人工知能・ＩｏＴの開発現場において問題になっている事案を念頭に、それに対処するための基本的な法律知識を解説！ 法規制及び対応・企業戦略等、総論的な幅広い知識の習得を目的とします。 | ||
| 11月7日 | 初心者でもわかる！MT法（マハラノビス・タグチ法）入門 ＜定員20名、ExcelによるPC実習付き＞ | |
| 統計の基礎からPC演習を用いてわかりやすく解説！ 各種演習ソフトや信号処理ソフトも配布いたします。 MT法に興味がある方、ぜひこの機会に学んでみましょう！ | ||
| 人工知能・機械学習関連 計3回継続セミナー ～AIの全体像から特許、Pythonを用いた実践（入門）まで～ | ||
| ★いま、超人気のAI・機械学習セミナー。切り口の違う３つのコンテンツをご用意！ ・全体像を知りたい！ → 第１回 人工知能の全体像の理解と最新アプリケーション展開、今後の課題まで ・AI・IoTの特許を学びたい！ → 第２回 IoT,AI時代を泳ぎ切る特許の知識 ・機械学習を使いたい！（入門編） → 第３回 Pythonによる機械学習のきほんの「き」から実践まで ※１回から受講可能です。複数お申込みいただくとお得な割引あり！ （各回ごとに、同団体の別の方がご参加いただく形でも割引となります。） | ||
| 10月27日 | 医用画像処置の基礎と画像処理の概要 ～機械学習と統計科学を活用した医療画像診断支援システムへのアプローチ～ | |
| 講師：横浜国立大学 小島 東作 先生 ★医療・ヘルスケア領域における注目分野『画像診断×AI・統計』技術を半日速習！ ★CTやMRI等の装置や医用画像処理・解析・診断、人工知能などの各要素技術の基礎から、 それらを融合した医療画像診断支援システムの実際までを詳解！ | ||
| 10月26日 | Ｉn silicoによる化学物質の毒性(安全性)評価の基礎・理解と効果的な適用 | |
| ○インシリコ, パターン認識, 人工知能による化合物の毒性評価のポイントとは？ ○化審法, TSCA, REACHなどの規制も踏まえ、基礎から丁寧に解説します！ | ||
| 10月25日 | 画像処理技術応用による外観検査・目視検査の自動化 | |
| 目視・外観検査自動化の方法論と実例を詳解！判定理由の分かる機械学習、人に学ぶ「傷の気付き」処理、外観検査における深層学習。 | ||
| 10月24日 | 今さら聞けない！人工知能の現状と動向 | |
| ～基礎・全体像の理解から活用方法、留意点まで～ | ||
| 10月20日 | 製造業におけるIoT/AI活用の勘所 ～基礎から具体的な活用・導入のポイントまで～ | |
| 講師：合同会社コンサランス 高安 篤史 先生 ★製造業におけるIoT/AI活用・導入に特化したセミナー！ ★基礎から、国内外の推進団体／標準化動向、AI・センサ・ロボット・VRなど各種技術を用いた改善方法、具体的事例を交えた導入のポイントまで。最後に演習も行い腹落ちのサポートも致します。 | ||
| 10月20日 | ＜ハンズオンで習得する＞ バイオインフォマティクス入門セミナー | |
| 講師：株式会社日本バイオデータ 緒方 法親 先生ほか4名の講師をお迎え ★使いこなすための入門知識を習得！人気のハンズオン講座（Mac使用）。 ★バイオインフォマティクス・UNIX/Linuxの基礎から次世代シークエンサーが出力するデータの取扱い・処理・解析方法まで！ | ||
| 10月19日 | ディープラーニングによる音声認識技術の現状と動向 | |
| ～基礎から活用方法、留意点、今後の展望まで～ | ||
| 10月17日 | 機械学習における画像認識技術 | |
| ★製造業から医療まで、各分野で商業利用を効かせる画像認識技術 ★物体検出等の応用から高精度化まで、視覚的にわかりやすく解説いたします | ||
| 10月17日 | 最先端バイオインフォマティクス解析 ～オミックス・ビッグデータとレガシー・データの統合活用～ | 機械学習 |
| 講師：明治大学 農学部 教授 矢野 健太郎 先生 〇バイオインフォマティクスを用いた各種解析を行うための環境からそれぞれの手法、そして注意点までを１日で学べるセミナーです。 〇基礎からバイオインフォマティクスを学びたい、導入にあたって必要なポイントを身につけたい方にお勧め。 | ||
| 10月16日 | 【PythonによるPC実習付き】 機械学習入門セミナー（定員２０名） | 機械学習 |
| 講師：埼玉大学 大学院理工学研究科 工学部 情報システム工学科 准教授 大久保 潤 先生 〇機械学習の技術を習得するための超入門セミナー。 〇機械学習についての解説と、Pythonを用いて実際に手を動かして学ぶPC実習を交互に行い、機械学習に対する理解を深められます！ 〇大好評につき、１０月も開催いたします！ ※定員となり次第締め切らせていただきます。 | ||
| 10月12日 | 第一原理計算による材料研究の現状と動向 ～機能性材料の理解から新材料探索に向けたマテリアルズインフォマティクスまで | |
| 講師：東京工業大学 科学技術創成研究院フロンティア材料研究所 教授 大場 史康 先生 〇話題のマテリアルズインフォマティクスを学ぶ前に身につけたい第一原理計算を半導体などを例に挙げ、最新の第一原理計算を詳細に解説！ | ||
| 10月13日 | 統計的機械学習を用いた異常検知とその応用 | |
| 講師：大阪大学 産業科学研究所 准教授 河原 吉伸 先生 〇製造業などの業界で問題視されている異常検知を機械学習で行うにあたって知っておかなければいけないポイントを凝縮！ 〇基礎から実例、講師の経験などこのセミナーでしか聞けない内容を、現場の人が持ち帰って使えるようにわかりやすく解説。 | ||
| 10月6日 | はじめてのパーティクルフィルタ【入門講座】 | |
| ～基礎・全体像の理解から応用・活用に向けたポイントまで～ | ||
| 10月6日 | 深層学習（ディープラーニング）の基本的な原理を理解しよう ～誤差逆伝播法、確率的勾配降下法などの深層学習の原理をわかりやすく～ | |
| 講師：慶応義塾大学 教授 萩原 将文 先生 〇ディープラーニングを基礎から理解したい人必聴です！ 〇流行りの機械学習・人工知能を使って「何か」をやるために、原理から学ぶことでこの技術でどんな事業ができそうなのかを考えられるようになるセミナーです。 | ||
| 10月5日 | OpenCVを使った画像処理・画像認識技術の実際 | |
| 基礎から活用・実装に向けての留意点まで | ||
| 9月27日 | 統計モデリング入門：一般化線形モデルから階層ベイズモデルへ | |
| 講師は名著「データ解析のための統計モデリング入門」 （通称：みどりぼん）の北海道大学・久保拓弥先生！ 統計モデリングの初心者向けに、とくに一般化線形モデル (GLM) とその階層ベイズモデル化についてわかりやすく説明します． | ||
| 9月26日 | 人工知能(AI)ビジネスに必要な知財の基礎と法的留意点 | |
| 講師に、弁護士・早川真崇先生をお招きします。 本セミナーでは、人工知能ビジネスをめぐる規制と法的な留意点を分かりやすく解説します。 | ||
| 9月13日 | ブロックチェーン入門セミナー ～今知っておきたいその本質／各ビジネス・産業への影響～ | |
| 【ブロックチェーン】とは何か？ どの分野・業界に活用が可能なのか？ どんな変化が起きるのか？ | ||
| 9月12日 | 材料開発における機械学習を援用した効率化、推定、解明 ～材料情報統合システム"MIPHA"の開発～ | |
| 講師に、名古屋大学・足立吉隆先生をお招きします。 本講義では、様々な機械学習法を材料工学に適用した例を紹介するとともに、その限界についても述べたい。 | ||
| 9月11日 | 時系列データ分析のすすめ方 【 Rによるプログラム配布 】 ～基礎・モデル化から異常検知・予測・機械学習まで～ | |
| ★時系列データ処理の基本から、特徴に応じた実際の分類・モデル化手法まで！図解による分かり易さを重視し解説します！ | ||
| 9月6日 | 機械学習によるデータ分析の正しい進め方とその解釈 ～データ分析を始める人・分析結果を受け取る人・分析を依頼する人のために～ | |
| ★機械学習を用いたデータ分析を始めるにあたって、押さえておくべきこととは！？ ★誤ったやり方・手順で進めた場合にどのような結果となるか？分析時の注意点を例を挙げて説明します！ | ||
| 8月31日 | ＜１日速習！＞ めっき技術の基礎から密着性向上・トラブル対策のポイント、分析・評価技術まで | |
| 講師：広島工業大学 日野 実 先生 ★めっきへの要求特性や析出機構等の基礎から、剥離防止や密着性向上のポイント、製品における膨れや変色などトラブル対策、最新動向も交えた評価・分析技術まで！ ★様々な産業分野を支える、めっき技術を１日で掴む！ | ||
| 8月30日 | TensorFlowを用いたディープラーニングの基本フローと実装のポイント | |
| 講師：有限会社サイバースペース 清野 克行 先生 ※元・日本IBM、日本HPなど ★注目のTensorFlowを用いてディープラーニングを実装するための入門講座！ ★ディープラーニング、TensorFlow、Python言語の基礎から、CNN・RNN・DNNなど種々の手法の実装ポイント、応用例まで。デモを交えた１日速習セミナー！ | ||
| 8月29日 | CRISPRの分子機構に基づく ゲノム編集ツールの開発と医療への応用 | |
| 講師：東京大学 濡木 理 先生 ★CRISPRの分子構造などの基礎から、産業応用を意識した革新的なゲノム編集ツールの解説、医療分野への適用やビジネス・特許情報までを詳解！ | ||
| 8月25日 | 車載カメラの基礎から最新動向・市場動向、ビジネス展望まで ～AI、IoTの台頭で、今求められているカメラとは？～ | |
| 講師：共創企画 中條 博則 先生 ※元・株式会社東芝 ★自動運転、EV普及促進、人工知能の発展など・・激動の自動車業界におけるキーデバイス「車載カメラ」を１日で徹底解説。 ★基礎から最新技術・市場・業界動向、これからの車載カメラ・レンズへの要求特性、想定される未来展望まで！ | ||
| 8月24日 | Pythonを用いたかんたん機械学習システム構築への道【PC実習付き】 | |
| 講師：明治大学 総合数理学部ネットワークデザイン学科 准教授 櫻井 義尚 先生 〇機械学習の基礎、作り方、種類、そしてデータの集め方や応用のディープラーニングなどを一日で解説。 座学だけでなく実際に演習を行うことでより理解が深まります。 〇機械学習を業務に取り入れたい、使えるようになりたい方や、何がどのようにできるのかを学びたいといった情報収集が目的の方にお勧めのセミナーです！ | ||
| 8月23日 | 移動ロボットの自律移動・安定化制御技術、安全規格動向および応用展開 | |
| 講師：産業技術総合研究所 松本 治 先生 ★拡大進む『移動ロボット』の全体像を徹底解説します！ ★最新動向から製品化に重要な自律移動・安定化技術、関連規格、安全性設計などのポイント、応用事例まで。 | ||
| 8月22日 | Pythonで学ぶ機械学習と深層学習（ディープラーニング）の基礎と実装【PC実習付】 | |
※定員に達しましたので申込みを締め切りました(7/26 17:30) | ||
| 8月21日 | 人工知能の産業応用 現時点での実力と課題・導入のポイントと実例から今後の可能性まで | |
| 人工知能は万能のツールではない！AI技術に精通した二名の講師が基礎から導入ポイント・実例まで 応用の観点から人工知能技術をわかりやすく解説します。 | ||
| 8月10日 | ＜PC実習を交えて学ぶ＞ はじめてのバイオインフォマティクス～基礎からデータ解析の実際まで～ | |
| 講師：岩手医科大学 清水 厚志 先生 ★バイオインフォマティクスやNGS（次世代シークエンサー）に興味のある方必聴！ ★LinuxやRの基本的な使い方から、バイオインフォマティクスの基礎、シークエンスデータやゲノムデータの取扱いそして解析の流れ・ポイントまで！ ★OS問わず基本的なPC操作ができれば受講可です。バイオインフォマティクスの足掛かりにしませんか？ | ||
| 8月7日 | 電気自動車（EV）とリチウムイオン電池の最新動向とビジネス・チャンス | |
| 講師：和光大学 岩間 剛一 先生 ★次世代自動車の国内外の最新動向・政策からマーケット、技術開発動向、自動運転の進展、そして今後の展望まで。 ★環境対応への要求強化、自動運転の進展などから、再度注目集める電気自動車（EV）の現状をおさらいし技術開発・ビジネス戦略に活かす！ | ||
| 8月7日 | 【実習付き】Pythonによる機械学習超入門 | |
| 本講座では、購買、会員などマーケティング系のデータを用いて、機械学習の概論から基礎実践までを学びます。実践には、急速に利用者が伸びている「Python」を用います。事前に導入さえしていただければ、初心者の方でも学ぶことができます。より高度な分析や、機械学習を取り入れた企画やディレクションをする上での実践的な知識を得ることが出来ます。 | ||
| 8月3日 | ＜産業化に向けた＞ 細胞培養の画像解析・機械学習を応用した品質管理 | |
| 講師；名古屋大学 創薬科学研究科 准教授 加藤 竜司 先生 〇細胞培養の基礎はもちろん、ご要望の多い評価手法や品質管理を重点的に学習できます。 〇細胞培養業務に携わっている、もしくは興味のある方から、 機械学習や統計での応用先をお探しの方、再生医療に参入をお考えの方などにもお勧めのセミナーです。 | ||
| 8月3日 | IoT/AIを駆使したものづくり革新 ～基礎から具体的な活用・導入のポイントを実例交え解説～ | |
| 講師：株式会社ロンド・アプリウェアサービス 中崎 勝 先生 ★KAIZEN×IoT×BigData×AIで日本のものづくりはこう変わる！ ★デモを交えたIoT、AIのわかりやすい技術概要から、実際使える製造現場への落とし込み・導入のポイント、近年話題の働き方改革への適用まで！経験豊富な講師が徹底解説します。 | ||
| 7月21日 | ＜製造業向け＞成果の出る人工知能の活用方法 ～技術課題を解決する「ツール」として～ | 機械学習 |
| 【人工知能】活用：ものづくり・製造開発現場での実運用に特化したセミナー！ 企業経験豊富な講師による実務的解説！ | ||
| 7月19日 | Pythonで学ぶ機械学習入門 ～線形識別からディープラーニングまで～ | 機械学習 |
| Python実習つき：機械学習の理解を深める！ 全5パート、5つの課題に取り組みます！ ＊2017年5月には即定員！ 追加開催セミナーです！ | ||
| 7月14日 | ＜初学者が無理なく理解できる入門編＞ ディープラーニング速習セミナー 【名古屋開催】 ～ニューラルネットワークの基礎から最新手法まで～ | 機械学習 |
| 講師に中部大学・山下隆義先生をお招きします。 毎回好評のセミナーを名古屋で開催します！ リカレントニューラルネットワーク、Keras(Pythonで書かれたTensorFlowとTheano用のライブラリ)など最新の話題を追加しました。 ★受講者特典として講師著書『イラストで学ぶ ディープラーニング』を進呈！ | ||
| 7月13日 | Chainer を利用した ディープラーニング（Deep Learning）のプログラムの作成方法 | 機械学習 |
| ★RNN・CNN等、 Chainer による様々なネットワークの実装方法を例を挙げて解説！ | ||
| 7月12日 | Pythonによるプログラミング超入門 ＜PC演習付き＞ | 機械学習 |
| 講師に法政大学・小池崇文先生をお招きします。 プログラミングの知識は、いまや非エンジニアの方でも必要だと言われています。そこで、プログラミングを基本中の基本から学んで頂く超入門セミナーを企画致しました。使用する言語は今、最も人気のあるスクリプト言語、「Python(パイソン)」です。セミナーはPC演習を中心に行い、終了後には、簡単なプログラムを自分で作成したり、入門書を含めたPythonの書籍が読めるようになることを目標にしております。 | ||
| 7月11日 | スマート農業の現状と今後 ～農業現場およびバリューチェーン全体におけるICT、IoT、AI等の利活用展開～ | 機械学習 |
| ★作付制御、生育状況センシングや非破壊センサーによる品質の定義等々、数々の取リ組みについて実例や最新の動向を踏まえて解説します。 | ||
| 7月10日 | 製造業におけるIoT・人工知能（AI）の活用展開と今後 ～導入からデータの解析・活用の実践的ポイントまで～ | 機械学習 |
| ★品質改善、歩留まり向上、寿命予測、異常検知・・・ ★「何をどのように現場で使えるものにしていけばよいのか」「具体的にどのように分析していけば良いのか」等々、数々の事例シナリオをもとに解説します。 | ||
| 7月10日 | 音声認識技術の基礎・応用・現状と今後の課題・展望 | 機械学習 |
| 【音声認識】を網羅的に学ぶ！ 応用事例や将来動向も！ | ||
| 7月6日 | ブロックチェーンの基本的な仕組みとビジネスの機会 | 機械学習 |
| 【ブロックチェーン】仕組みを理解し、商機を探る！ 「現在利益の出ているビジネスモデル」？ 「よくあるブロックチェーンの誤解」！？ | ||
| 6月28日 | 強化学習によるロボットの運動制御技術 | 機械学習 |
| ロボットの運動制御系を，ロボットが試行錯誤を通じて学習する仕組みとして，強化学習と呼ばれる機械学習技術について紹介します． | ||
| 6月27日 | 機械学習による異常検知入門 | 機械学習 |
| 横浜国立大学 大学院工学研究院 教授 濱上 知樹 先生 〇第３次ブーム真っ只中の人工知能を支える機械学習技術による異常検知の手法とは？ 〇異常検知に使用される機械学習のアルゴリズムなど基礎的な解説から 各種応用事例の最新情報まで・・一日でお伝えいたします！ | ||
| 6月26日 | 【PythonによるPC実習付き】 機械学習入門セミナー（定員２０名） | 機械学習 |
| 講師：埼玉大学 大学院理工学研究科 工学部 情報システム工学科 准教授 大久保 潤 先生 〇機械学習の技術を習得するための超入門セミナー。 〇機械学習についての解説と、Pythonを用いて実際に手を動かして学ぶPC実習を交互に行い、機械学習に対する理解を深められます！ 〇大好評につき、６月も開催いたします！ ※定員となり次第締め切らせていただきます。 | ||
| 6月23日 | 実務に使うための機械学習・ディープラーニング ―人工知能を支える機械学習の基礎知識からDLの画像認識への応用まで― | 機械学習 |
| 講師：横浜国立大学 大学院環境所法研究員 講師 白川 真一 先生 〇機械学習・ディープラーニングは何にどう応用できるのか？ 実際に使う時、どんなことに気を付けていれば結果が出せるのか？ 大ブームのディープラーニングについてたっぷり解説いたします！ | ||
| 6月22日 | ＜基礎から学ぶ＞ 圧電・磁歪材料のマルチフィジックス設計と振動発電・IoTデバイスへの応用 | 機械学習 |
| 講師：東北大学 大学院工学研究科 材料システム工学専攻 教授 成田 史生 先生 〇自動車やロボット、ウェアラブルそしてIoTデバイスなど、様々な用途に活用される圧電材料や磁歪材料について基礎からわかりやすく解説。 〇振動発電やウェアラブルデバイスなどへの応用事例も有り、今後の研究開発に即活かせるセミナーとなっております！ | ||
| 6月22日 | ゲノム編集技術の基礎と応用 ―実践に必要な知識や注意点および応用技術の現状― | 機械学習 |
| 東京大学 大学院農学生命科学研究科 助教 藤井 渉 先生 | ||
| 6月19日 | ＜技術者・知財担当者のための＞ 人工知能(AI)・機械学習における法制度入門セミナー | 機械学習 |
| 講師：辻本法律特許事務所 所長 弁護士・弁理士 辻本 希世士 先生 辻本法律特許事務所 副所長 弁護士 辻本 良知 先生 〇人工知能・機械学習で実際に成果を出せた時に知財面ではどのようにアプローチをしていくべきなのか？ 〇人工知能・機械学習を用いた技術が現状の法律ではどのような立ち位置なのか、知財活用していくにはどうしたらいいのか・・・基礎からわかりやすく解説！ | ||
| 6月19日 | CMOSイメージセンサと応用システム | 機械学習 |
| CMOSイメージセンサの基礎から高性能化技術、新しいイメージセンサの開発動向まで詳解！3Dビジョン、センサヒュージョン、ディープラーニング、エンベデッドビジョン等の現状と今後！ | ||
| 6月15日、16日 | 機械学習超入門セミナー（2日間） | 機械学習 |
| ★とにかく、わかりやすく説明します！ ★受講者全員が100％理解の上、セミナーを終えられるよう努力します！ | ||
| 6月15日 | 農業のIoT／AI技術、スマート農業の最新動向から先進事例、ビジネスチャンスまで | 機械学習 |
| 講師：株式会社日本総合研究所 三輪 泰史 先生 ★農業IoT、農業AIの基礎から技術概要、様々な先進事例、国の政策動向、ビジネス立ち上げのノウハウまで！ ★ビジネス・研究、規制緩和の進展でマーケット拡大が期待される本分野を掴む。 | ||
| 6月13日 | IoT時代を志向した医療・ヘルスケア・感性評価向けセンサの基礎とMEMS技術を用いた小型化・高性能化 | 機械学習 |
| 講師：新潟大学 寒川 雅之 先生 ★各種センシングデバイスの基礎から様々な生体情報・感性などの計測技術の実際、MEMSによる小型化・高性能化の最新事例まで徹底解説！ | ||
| 6月12日 | Pythonを用いたパターン認識・機械学習超入門 ～基礎からディープラーニングへの利用まで～ | 機械学習 |
| 講師：名古屋大学 川西 康友 先生 ★好評につき名古屋でも開催！ ★Pythonで機械学習・パターン認識を行いたい方のはじめの一歩に最適。 ★機械学習・Pythonの基礎から、使いこなすためのポイント・モジュール、実際に機械学習が出来るまでの具体的な流れ、今注目のDeep Learningの実装まで。 | ||
| 6月9日 | ディープラーニングの基礎から実装のポイント・画像分野への応用まで | 機械学習 |
| 講師：電気通信大学 庄野 逸 先生 ★ディープラーニング・ニューラルネットワークの基礎から、主要なソフトウェアパッケージ、Tensorflowによる実装（記述）例、医用画像を例とした応用例まで！ | ||
| 6月7日 | 東大発ベンチャーが目指すＡＩビジネス ～人工知能を活用した医療画像診断支援システムへの事業化アプローチ～ | 機械学習 |
| ★人工知能を具体的に業務に取り入れるためには・・・？ ★必要な人材や技術、各アルゴリズムや手法をどのように活用すればよいのか？ | ||
| 5月30日 | 『機械学習』超入門セミナー 【名古屋開催】 ～機械学習とは何か？何が得意で何が苦手なのか？産業の現場で使う際の注意は？などについて易しく解説～ | 機械学習 |
| 講師に、横浜国立大学／長尾智晴先生をお招きします。 【好評につき、初の名古屋開催です！】 本セミナーでは，多くの人が思っている「機械学習とはどのようなもので，どんな手法があるのか？其々の長所・短所は？」あるいは「実際の業務で使えるのか？使えるとしたらどのような注意が必要か？」、「最近よく聞く、ディープラーニングって？CaffeやChainer、GoogleのTensorFlowrなどツールの利用方法は？」といった素朴な疑問に分かり易くお答えします。 | ||
| 5月30日 | 認知心理学の基礎と製品デザインやサービスへの活かし方 | 機械学習 |
| ★最近の進歩により、「商品が選ばれる」理由や過程が次第に明らかに！ ★認知科学・脳科学の基礎知識及び、それを製品開発に応用するにはどうしたら良いのかを、わかりやすく解説します！ | ||
| 5月30日 | 製造業における人工知能（AI）・IoTの活用展開 【講師３名】 | 機械学習 |
| ★AI・IoTの導入・活用にあたっての指針やプロジェクトのすすめ方について！ ★AI・IoT活用のために必要な技術人材とは？ ★現場における様々な生産課題をAI・IoTでどのように解消できるのか？ ★外観検査への応用の実際についても解説します。 | ||
| 5月25日 | ディープラーニングの勘どころ ～基礎及び活用のための実践知識～ | 機械学習 |
| ★数々のディープラーニングに関する疑問を解消！ 深層学習に用いられるニューラルネットワークの基礎から、CNN・RNN他様々な手法の特徴・違い・関連性について等々・・ ★パラメータチューニングの具体的な方法等の実践知識の獲得も目指します！ | ||
| 5月23日 | Pythonを使って学ぶ機械学習 ～PC実習つきセミナー～ | 機械学習 |
| ■講師：フューチャーブリッジパートナーズ(株)・長橋賢吾先生 ＊2017年1月に定員となったセミナーのアンコール開催です！ 【Python】を実際に操作して学ぶ！ 「環境整備」？ 「ライブラリ活用」？ 「機械学習手法」？！ | ||
| 5月19日 | 初めてからの機械学習・ディープラーニング入門 | 機械学習 |
| ＊好評のため再開講！ 注目のディープラーニングについて知りたい方・活用をお考えの方へ！ ★機械学習・ディープラーニングの原理・仕組みなど基礎から学習！ ★導入によりどのようなことが可能になる？向いてない局面とは？ ★実際の実装方法やツールの使い方等についても学びます。 | ||
| 5月19日 | 脳機能の計測方法と応用 ～脳波インタフェースを例に～ | 機械学習 |
| 脳機能とは？ 脳波とは？ どう測るのか？ 脳波インタフェースの実用例も！ | ||
| 5月18日 | 初めてからの人工知能（AI）入門 | 機械学習 |
| ＊好評のため再開講！ 人工知能の基本的・網羅的な知識を習得し、全体像を理解したい方に！ ★どこから始めれば良いのか？留意すべき点は何か？導入に向けた手順等について解説。 ★最近の人工知能（AI）技術の基本的な考え方から、パターン認識・位置推定など基礎的な手法を網羅。 ★発展が著しい本分野の最新動向や、各種応用の現状と可能性についても把握できます。 | ||
| 5月16日 | 人工知能（AI）ビジネスにおける知財制度・特許出願の基礎・現状と留意点 | 機械学習 |
| ★人工知能ビジネスを進める上で必要となる特許上の必要知識を網羅！ | ||
| 5月16日 | 機械学習における画像認識技術 ～各アルゴリズム理解からＣＮＮによる画像認識への応用～ | 機械学習 |
| ★「機械学習＋画像処理」の業務活用をお考えの方へ・・・ ★製品検査や画像処理など、商業利用が拡大中の画像認識、物体検出等の応用から高精度化まで、視覚的にわかりやすく解説いたします | ||
| 5月16日 | 脳波・神経リズムの基本的特徴・測定方法と応用 | 機械学習 |
| 【脳波】：次世代技術の鍵！ どのように測るか？ どんな応用が可能なのか？ | ||
| 5月15日 | Pythonで学ぶ機械学習入門 ～線形識別からディープラーニングまで～ | 機械学習 |
| Python実習つき：機械学習の理解を深める！ 全5パート、5つの課題に取り組みます！ | ||
| 5月15日 | ブロックチェーン技術の仕組みと分散型社会の可能性 | 機械学習 |
| 【ブロックチェーン技術】全体構造から事業へのヒントまで！ IoT、組織、金融システム…… その「変化」をとらえる！ | ||
| 4月24日 | IoT、AI時代を泳ぎ切るための特許の基礎と勘所 －元・審査官が語るソフトウェア特許の必須ポイントとは？－ | 機械学習 |
| 講師：いちご特許事務所 相澤 聡 先生 ★次世代ビジネス最注目の“IoT、AI分野”について特許戦略の面でどう対応すれば良いのか！？ ★押さえておきたいソフトウェア特許の基礎から、主要国における特許審査基準、特許出願の実際や侵害への対応などの実務上のポイントまで！ ★SE、特許庁審査官を経て、現在は弁理士としてご活躍中の相澤氏による実務に即した解説！ | ||
| 4月19日 | ライブラリで気軽に！ディープラーニングの実践 | 機械学習 |
| Pythonで呼び出せる機械学習ライブラリを駆使して、気軽にディープラーニング。とりあえず試しに色々やってみることができるようになる１日。 | ||
| 4月19日 | VR徹底入門＆ビジネスに向けて ～非エンタメ領域におけるVRビジネスの現状と新規事業のつくり方～ | 機械学習 |
| 講師：株式会社NTTデータ経営研究所 大林 勇人 先生 ★昨年、大きな話題を集めた「VR」は普及するのか！？鍵を握る非エンタメ領域に的を絞って解説！ ★VRの構成要素などの基礎から、AIやIoT・MR／AR等との関連、最新のビジネス・製品動向、VRを用いた新規事業の取り組み方まで！ ★具体的事例も多数用いて解説します！ | ||
| 4月18日 | ゲノム編集の基礎から最新技術・医療応用の可能性まで | 機械学習 |
| 講師：群馬大学 生体調節研究所 ゲノム科学リソース分野 教授 畑田 出穂 先生 ゲノム編集と従来の技術は何が違ってどんなメリットがあるのか？ 他にもエピゲノム編集の基礎知識や最新技術の情報など盛りだくさんのセミナーです。 | ||
| 4月18日 | 数式なしからの機械学習 | 機械学習 |
| ～数式に抵抗がある方にも分かる機械学習入門～ 機械学習を学ぶ際の最初の入り口として最適！ | ||
| 4月17日 | 【PythonによるPC実習付き】 機械学習入門セミナー（定員２０名） | 機械学習 |
| 講師：埼玉大学 大学院理工学研究科 工学部 情報システム工学科 准教授 大久保 潤 先生 〇機械学習の技術を習得するための超入門セミナー。 〇機械学習についての解説と、Pythonを用いて実際に手を動かして学ぶPC実習を交互に行い、機械学習に対する理解を深められます！ *** 好評につき、定員に達しました。お申込みありがとうございました *** 次回開催は、2017年6月26日となっております。そちらの日程にてご参加を検討下さい。→次回ＨＰへ | ||
| 4月13日 | ディープラーニング・リカレントニューラルネットの基礎と応用事例 －実ロボット行動学習への応用へ－ | 機械学習 |
| 講師：早稲田大学 尾形 哲也 先生 ★注目集めるディープラーニングが１日でわかりやすく学べる！ ★概要・基本的なアルゴリズムの解説・代表的なツールの紹介から、画像・音声認識の事例、ロボットシステムへの応用、リカレントニューラルネットワークまで！ | ||
| 4月13日 | 生体信号の基礎から、各信号の計測・処理技術およびインターフェース設計への応用まで | 機械学習 |
| 講師：東京工業大学 小池 康晴 先生 ★脳波・筋電図などの生体信号をヒューマンインタフェース設計へ応用するために！ ★各信号の特徴等の基礎から、計測・処理のノウハウ、機械学習に必要な特徴量の抽出、筋骨格系モデルの作成、そしてブレイン・マシン・インタフェースなど最新の応用までを詳解！ | ||
| 4月13日 | ゲノム編集の実践セミナー | 機械学習 |
| ～TALEN・CRISPR-Cas9の作製、オフターゲット解析と遺伝子ノックアウト・ノックインの実践的情報～ | ||
| 4月12日 | 産業バイオのためのバイオインフォマティクス ～基礎・ツールから次世代シークエンスデータの解析まで～ | 機械学習 |
| ★解読のコスト減・時間短縮から、産業として急速拡大中の「バイオインフォマティクス」のセミナー！ ★基本のきから、はじめるためのツール、ゲノム／エピゲノム／メタゲノム／トランスクリプトーム解析や統合オミックス解析など次世代シークエンスデータの解析・定量方法まで！ ★具体的な事例も交えて解説します！ | ||
| 4月10日 | 機械学習；パターン認識 ―少ないデータでも有効な機械学習Support Vector Machineの基礎と実際― | 機械学習 |
| 講師：青山学院大学 理工学部･経営システム工学科 教授 小野田 崇 先生 〇大量のデータが必要なディープラーニングではなく、データ量が少なくても使えるパターン認識（サポートベクターマシン）を基礎からわかりやすく解説！ ★機械学習による異常発見や劣化診断など、実務に即した応用事例も多数お話しいたします。 | ||
| 3月24日 | カルマンフィルタ超入門セミナー ～実務で使うための基礎とポイント、応用事例まで～ | 機械学習 |
| 講師：慶應義塾大学 足立 修一 先生 ★基本の「き」から、線形／非線形カルマンフィルタ、センサフュージョンやリチウムイオン電池の状態推定への応用まで！ ★「理論が難しい」と言われるカルマンフィルタの入り口として是非！ | ||
| 3月21日 | 機械学習に基づく物質探索・材料設計：現状と展望 ～マテリアルズインフォマティクスにおけるデータ科学活用～ | 機械学習 |
| ★マテリアルズインフォマティクスの概要及び最新の研究成果を把握！ 今話題の機械学習により、物質探索・分子設計は今後どのように展開していくのか？その可能性は？ | ||
| 3月17日 | ＜現場を見据えた＞マルチフィジックス計算科学シミュレーション技術 ～実際の適用例とその成果、今後の課題と可能性～ | 機械学習 |
| ・講師：東北大学 久保百司先生 【計算科学】でできること 【計算科学】だからできること 企業の現場でどうすれば計算科学を有効に活用できるのか！？ | ||
| 3月16日 | 感性情報の計測・評価と製品開発への応用 | 機械学習 |
| ・講師：長岡技術科学大学 中川匡弘先生 ヒトの【感性】を【計測】する。客観的・定量的に！ | ||
| 3月16日 | 福祉機器・福祉ロボットの事業化のポイント ～市場の特殊性、ニーズ把握、技術的課題～ | 機械学習 |
| 講師に、立命館大学・手嶋教之先生をお招きします。 福祉機器市場の特殊性の理解、ニーズ把握の方法、事業化における諸問題など、福祉ロボット開発に必要なプロジェクトマネージメントの基礎を1日速習！ | ||
| 3月14日 | マテリアルズ・インフォマティクス【講師3名】 | 機械学習 |
| 特別セミナー：【マテリアルズ・インフォマティクス】を識る！ 最前線で活動中の3名が登壇！ | ||
| 3月13日 | とにかく実務に使う：初学者向け ディープラーニング ～データ処理から機械学習・ＤＬの基本、プログラム実践まで～ | 機械学習 |
| ★データ処理方法及び機械学習・ディープラーニングのの基本から、TensorFlow・Chainerによる実践・チューニングまで！ ★極力数式を排し、わかりやすく解説します！ | ||
| 3月10日 | ドローンの農業・林業分野への応用 ～植生管理・モニタリング技術の現状・課題・可能性～ | 機械学習 |
| 【ドローン】セミナー：農業・林業分野での活用事例は！？ 「空撮画像解析と定量化」？ 「機械学習による画像の分節化」？ | ||
| 3月7日 | 機械学習超入門セミナー ～人工知能の核となる機械学習の初歩から人工知能研究の先端まで～ | 機械学習 |
| ★初心者を対象に、人工知能・機械学習・ディープラーニングとは何か？をやさしく解説！ ★産総研・人工知能研究センターなどで実施されている最先端研究も紹介します！ | ||
| 2月27日 | 自立支援介護ロボット・業務支援サービスロボットのキーテクノロジー ―最新動向と基礎から開発事例までー | 機械学習 |
| 講師：豊橋技術科学大学 寺嶋 一彦 先生 ★社会要請からも、特に注目度の高い「自立支援のための介護・リハビリロボット」と「業務支援ロボット」にフォーカス！ ★基礎から本分野の最新動向、要素技術の詳解（自律移動制御、アシスト制御ほか）、インターフェイス設計、そして実際の開発事例まで１日で徹底解説します！ | ||
| 2月23日 | 人工知能の全体像の理解と最新アプリケーション展開、今後の課題まで ～機械学習・知識処理を中心に詳解～ | 機械学習 |
| 講師：国立情報学研究所 市瀬 龍太郎 先生 ★近年、急激に開発・応用が加速する人工知能の全体像を半日で掴む！ ★人工知能はどんなもので、どこで使われているのか（使えそうなのか）？原理・概要とアプリケーション例をやさしく解説します！ | ||
| 2月22日 | 人工知能・機械学習に関連する技術・知財の動向 | 機械学習 |
| 人工知能・機械学習に関連する技術・知財の動向を概観し、今後の研究開発の方向性に関するヒントを提示します。 | ||
| 2月13日 | 自動運転自動車のための状態推定アルゴリズムとその応用 | 機械学習 |
| 自動運転の必要技術と、最新動向を詳解 | ||
| 2月10日 | ディープラーニングの特性・使い方とバイオメディカルを中心とした応用技術【大阪開催】 | 機械学習 |
| 講師：大阪大学 三宅 淳 先生 ★ご要望にお応えし大阪開催！ ★注目のディープラーニングは産業に活用できるのか！？バイオメディカル分野への応用を中心に基礎からお話します！ | ||
| 2月10日 | テキストマイニングの基礎と進め方 | 機械学習 |
| ソフトやツールの活用法からデータ分析の手順、応用事例まで | ||
| 1月25日 | 脳波計測の基礎から産業応用を目指した研究まで －ウェアラブル脳波計とそのアプリケーションに関する研究開発の紹介－ | 機械学習 |
| ■講師：情報通信研究機構・成瀬康先生。 【脳波計測】を基礎から！ 「皆さんの目の前でウェアラブル脳波計を用いて脳波計測の実演を行います」！ | ||
| 1月24日 | Pythonを使って学ぶ機械学習 ～PC実習つきセミナー～ | 機械学習 |
| ■講師：フューチャーブリッジパートナーズ(株)・長橋賢吾先生 【Python】を実際に操作して学ぶ！ 「環境整備」？ 「ライブラリ活用」？ 「機械学習手法」？！ | ||
| 1月23日 | Caffeで始めるディープラーニング | 機械学習 |
| ★ディープラーニングの基本から、Caffeフレームワークの概要及び簡単な使い方・高度な応用まで幅広く解説！ 自分の考えたニューラルネットワークを実装して学習する方法、データの準備の仕方など、Caffeでディープラーニングを始めるためのエッセンスを学びます。 | ||
| 1月20日 | ＜初学者が無理なく理解できる入門編＞ ディープラーニング速習セミナー～ニューラルネットワークの基礎から最新手法まで～ | 機械学習 |
| 講師に中部大学・山下隆義先生をお招きします。 毎回好評のセミナーです！ 最近注目されている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紹介します．CaffeやChainer、GoogleのTensorFlowなど最新のツールもご紹介します。 | ||
| 1月17日 | 生活支援ロボットの安全規格最新動向とその具体的対応 | 機械学習 |
| ★生活支援ロボットの安全性に関する基本的な要件とは？ 安全設計は具体的にどのような手順で進めれば良い？ 国際安全規格ISO13482・最新規格のJIS B 8445、及びそれに基づく安全設計の進め方を、実際に演習を交えて講義します。 | ||
| 1月16日 | ディープラーニングに基づく自然言語処理の理論と実践 | 機械学習 |
| 講師：奈良先端科学技術大学院大学・進藤裕之先生。 【ディープラーニング×自然言語処理】！！ 「解析ツール・ライブラリの使い方も説明します」 | ||
2016年
| 12月22日 | 植物ゲノム編集の基礎・最先端情報と新育種技術への応用 ～有効かつ効果的に利用するために～ | 機械学習 |
| 講師：徳島大学 刑部 祐里子 先生 ★狙った遺伝子が改変できることで革新進む『ゲノム編集』技術を植物分野に焦点を当て徹底解説！ ★入門知識から、CRISPR/Cas9を用いたゲノム編集技術のキホン、off-targetやCRISPRを用いない等の最先端技術、様々な応用展開まで！ ★いま知っておきたい情報満載のセミナーです。 | ||
| 12月22日 | 機械学習・パターン識別の基礎から押さえるべきポイント、画像認識等への応用展開まで | 機械学習 |
| 講師：電気通信大学 鷲沢 嘉一 先生 ★画像認識・理解への応用を中心としたパターン識別・機械学習の１日速習セミナー！ ★画像の特徴抽出の基礎・手法から、その特徴からカテゴリへ識別する手法まで。 ★理論はもちろん、実務上の工夫やテクニック、高速化へのヒントなども解説！ | ||
| 12月21日 | Pythonを用いたパターン認識・機械学習 超入門 ～基礎からディープラーニングへの利用まで～ | 機械学習 |
| 講師：名古屋大学 川西 康友 先生 ★Pythonはシンプル、環境不問、拡張モジュール豊富等の特徴から機械学習分野でも広く使われています！ ★本セミナーでは、Pythonおよびパターン認識・機械学習の入門知識から、有用なモジュール、Pythonによる機械学習の実際の流れとポイント、ディープラーニングの実装までを1日で徹底解説！ ★今後、開発を進めるにあたって知っておきたい基本の「き」を身に付けませんか？ | ||
| 12月16日 | はじめての機械学習 ?機械学習の基礎知識からディープラーニングによる画像認識まで? | 機械学習 |
| 講師：横浜国立大学 大学院環境情報研究院 講師 白川 真一 先生 ○機械学習ってどんな手法があって、どういうことができて、結局何に使えるの？ ○そんな疑問解消は勿論、画像認識やディープラーニングの性能向上法など・・・ 機械学習・ディープラーニングの基礎から応用までを一日で理解できる！ | ||
| 12月15日 | 『 機械学習・ディープラーニング 』 超入門セミナー ～知っておきたい基礎知識から、ポイント、活用事例など | 機械学習 |
| 講師：産業技術総合研究所 赤穂 昭太郎 先生 ★機械学習を基礎から学びたい方、どのようなシーンで使えるか情報収集している方向け。 ★各手法の基本的な使い方、長所・短所から、どんなことが出来るか、実践のポイントまでを徹底解説！ ★最近話題のディープラーニングは特に詳しく解説します！ | ||
| 11月28日 | 『機械学習』超入門セミナー～機械学習とは何か？何が得意で何が苦手なのか？産業の現場で使う際の注意は？などについて易しく解説～ | 機械学習 |
| 講師に、横浜国立大学／長尾智晴先生をお招きします。 本セミナーでは，多くの人が思っている「機械学習とはどのようなもので，どんな手法があるのか？其々の長所・短所は？」あるいは「実際の業務で使えるのか？使えるとしたらどのような注意が必要か？」、「最近よく聞く、ディープラーニングって？CaffeやChainer、GoogleのTensorFlowrなどツールの利用方法は？」といった素朴な疑問に分かり易くお答えします。 | ||
| 11月28日 | 脳の仕組み・構造と脳計測技術 ～脳情報学が導くこれからの研究開発指針～ | 機械学習 |
| 講師：慶應義塾大学・青山敦先生 【脳】を基礎から識る！ 研究開発に活かす！ 【脳計測】の手法ごとの原理、特徴、用途、選定ポイント？！ | ||
| 11月25日 | 認知・感性の定量的解析方法と産業応用 | 機械学習 |
| 講師：山形大学・野本弘平先生 【感性】を客観評価する！ ユーザの「無意識」をデータ化する！ 研究開発・商品企画に活かす！ | ||
| 11月25日 | はじめて学ぶ「バイオインフォマティクス」 ～ゲノム解析で何が分かるか・これから何ができるか～ | 機械学習 |
| ・講師：国立遺伝学研究所・黒川 顕先生 【バイオインフォマティクス】入門セミナー！ 多様かつ膨大な生物情報を解析し、“次の”研究に活かす！ | ||
| 11月21日 | ＜製品開発に向けた＞ 脳科学の基礎及び脳波計測・センシングデータ処理 | 機械学習 |
| ★センサーのウェアラブル化・機械学習等の人工知能（ＡＩ）技術の進展に伴い、顧客・ユーザーの脳科学データまで踏み込んだ製品設計が可能に！ ★自動車・ヘルスケア・食品等々、様々な分野の製品開発に関わる最新事例を紹介！ ★計測した脳科学データをどのように処理し、必要な情報を抽出したらよいのか？データが信頼に足るものかどうかの判断は？ 研究開発に向けたすすめ方を具体例を交え解説します。 | ||
| 11月18日 | Chainer を利用したDeep Learning（ディープラーニング）プログラムのしくみとその作成・実装方法 | 機械学習 |
| ★ディープラーニングのプログラムは何をやっているのか？どうやって作成すればよいのか？ | ||
| 11月17日 | 初めてからの機械学習・ディープラーニング入門 | 機械学習 |
| 注目のディープラーニングについて知りたい方・活用をお考えの方へ！ ★機械学習・ディープラーニングの原理・仕組みなど基礎から学習！ ★導入によりどのようなことが可能になる？向いてない局面とは？ ★実際の実装方法やツールの使い方等についても学びます。 | ||
| 11月16日 | 初めてからの人工知能（AI）入門 | 機械学習 |
| 人工知能の基本的・網羅的な知識を習得し、全体像を理解したい方に！ ★どこから始めれば良いのか？留意すべき点は何か？導入に向けた手順等について解説。 ★最近の人工知能（AI）技術の基本的な考え方から、パターン認識・位置推定など基礎的な手法を網羅。 ★発展が著しい本分野の最新動向や、各種応用の現状と可能性についても把握できます。 | ||
| 11月11日 | IoTビジネス入門セミナー ～IoTの各種事例と業種ごとの活用ポイント～ | 機械学習 |
| 講師に工学院大学・三木良雄先生(元・日立製作所)をお招きします。 IoT活用事例の紹介と成功のポイントをわかりやすく解説します！本セミナーは、様々な業種でIoTビジネスを「具体的」に考えられるようになることを目標にしています。 | ||
| 10月21日 | 数学嫌いでもわかる「機械学習」超入門 ～基礎からマーケティングへの活用まで～ | 機械学習 |
| 講師：明治大学 総合数理学部 教授 櫻井 義尚先生 ○機械学習のセミナーに行ったことはあるけど難しくて結局わからないまま・・・ ○数学の知識がないと機械学習なんて理解できなそう・・・ ○そういった悩みを解決できる、わかりやすい解説と視覚から理解する機械学習セミナー開催！ | ||
| 10月19日 | ≪速習≫ウェアラブルデバイス／センシング ～基礎・各種技術・応用分野・ビジネスチャンス～ | 機械学習 |
| 講師：横浜国立大学 杉本 千佳 先生 ★注目分野「ウェアラブルデバイス／センシング」の全体像がわかる！ ★ウェアラブルの基礎や各種注目技術、多様なセンサの計測原理やセンシング技術・データ活用、様々なシーンでの応用・製品開発例まで。 | ||
| 10月18日 | 機械学習における画像認識技術 | |
| 本セミナーでは、AdaBoost, Random Forest, Deep Learning等の機械学習のアルゴリズムを理解するとともに、画像認識への応用について解説します | ||
| 10月17日 | 基礎から学ぶ機械学習 ―アルゴリズムなど技術全般から様々な具体的応用事例とその設計まで ― | 機械学習 |
| 講師；横浜国立大学 大学院工学研究所 濱上 知樹 ○機械学習っていったい何？使い方は？応用時例ごとの設計はどうなっているのか？ ○多様な業務に役立てられる機械学習を基本から理解する！ | ||
| 10月6日 | スパースモデリングと深層学習 -機械学習の最先端まで最短経路で- | 機械学習 |
| 機械学習の原理から深層学習のプログラム実装まで詳解！スパースモデリングによるデータ解析の実際！ | ||
| 9月29日 | 自動運転のためのセンシング・情報処理技術 ～画像処理による対象物体の認識基礎手法とセンサフュージョンへの応用～ | 機械学習 |
| 講師に芝浦工業大学・伊東敏夫先生をお招きします。 本セミナーでは、車載カメラに必要とされる基礎的な画像処理アルゴリズムと、レーダとのセンサフュージョン手法についてわかりやすく解説します。 | ||
| 9月26日 | はじめて学ぶ人のための多変量解析 | 機械学習 |
| 講師：上智大学・加藤剛先生 Rを操作しながら学ぶ、多変量解析一日セミナー！ 「解説が丁寧で分かり易い」と毎回好評です！ | ||
| 9月23日 | 人工知能（機械学習・ディープラーニング）の基礎・現状と産業応用の考え方 | 機械学習 |
| ★ディープラーニングの数々の「何故」を解明！基礎を含め、ディープラーニングと触れ合うための最低限の知識習得を目指します。 ★人工知能技術の各産業・ビジネスに与える影響の見通しや、導入・活用するためのポイント、数々のビジネス事例等を示します！ | ||
| 9月21日 | 脳機能の計測方法と応用 ～脳波インタフェースを例に取りながら～ | 機械学習 |
| 講師：名古屋工業大学・船瀬新王先生 【脳】を知る！ 脳機能とは？ 脳波とは？ どう測るのか？ 「脳波インタフェース」の実用例も！ | ||
| 9月20日 | 脳波コミュニケーション技術の開発に関する背景、原理、要素技術 ～ 脳情報のリアルタイム解読と臨床/産業応用の可能性 ～ | 機械学習 |
| 講師：産業技術総合研究所・長谷川良平先生 【脳波で意思伝達】技術的なしくみは？ 実用化への課題は？ | ||
| 9月20日 | ＜入門者向けセミナー＞ Pythonによる機械学習・ディープラーニング ～入門から、Chainer、Tensorflowなど各種ライブラリの導入と使い方まで～ | 機械学習 |
| 講師に東京農工大学・石井一夫教授をお招きします。 本セミナーは、Pythonを用いたデータ分析、機械学習、ディープラーニングの入門という位置付けで、実際の操作をイメージしていただくことを目的としています。 Pythonを用いたデータ分析にご興味のある方、これから始めたい方は是非、ご参加ください。 | ||
| 9月14日 | ドローンの安全運用と社会実装における技術課題 ～国内の現状と国際的な潮流／研究開発の最前線～ | 機械学習 |
| 講師に宇宙航空研究開発機構（JAXA）・久保大輔先生をお招きします。 本セミナーでは無人航空機の歴史からその体系を整理し、空の交通ルール等の中で如何に安全性を確保しつつ、社会実装が進んでいくかに関して、最新の規制動向と研究開発例を解説する。 | ||
| 9月7日 | ＜入門の門前でまだ迷っている人のための＞ 直感的で素朴な統計学 ～生物統計学へのお誘い～ | 機械学習 |
| 講師に農業・食品産業技術総合研究所・三中信宏先生をお招きします。 統計的な「ものの考え方」の基本から始めましょう！また、講義全体にわたりフリーの統計言語「R」を用いて統計計算とデモンストレーションを行います。 | ||
| 9月7日 | Kinect(キネクト)入門 ～搭載センサー、データの取得・処理、活用事例～ | 機械学習 |
| 【Kinect】をこれから使いたい！ もっと活かしたい！ 実機を操作しながら解説！ 「よくあるミスとその対策」？！ | ||
| 9月6日 | エンジニアのための脳科学入門セミナー ＜メカ屋の視点で分かりやすく解説！＞ | 機械学習 |
| 講師に東京大学・高橋宏知先生をお招きします。 エンジニアのための脳科学とは？商品開発において新しい価値の創造が求められています。価値とは，脳への訴求力です！本講座はエンジニアの方を対象として，脳のしくみを基礎からわかり易く解説します。 | ||
| 8月26日 | ニューラルネットワーク・人工知能の応用による知能システムの原理とその実践例 | |
| ニューラルネットワークについて実務的観点から詳しく解説！アプリケーションに応じたニューラルネットワークの構築方法！ | ||
| 8月25日 | ものづくりIoT ～基礎から具体的な活用法・導入ステップまで実例を交え解説～ | |
| 講師：株式会社ロンド・アプリウェアサービス 中崎 勝 先生 ★製造業向けIoTセミナー！IoTを単なるコンセプトから製造業を革新するしくみへ変える。 ★基礎から、IoTがものづくり分野で出来る事・メリット、AIやウエアラブルデバイスなどを用いた最新の実例、コスト、実用化の手順など！ ★現場で実際に導入する事を念頭においた実践セミナーです！ | ||
| 8月9日 | ディープラーニングの基礎と画像分野への応用 | |
| 講師：電気通信大学 庄野 逸 先生 ★本セミナーでは、知っておくべきディープラーニングの基礎知識・要素から、適用が拡大する画像分野への応用まで徹底解説！ ★実際の事例や、Caffe・Chainer(またはTensorflow)を例題にしたプログラミングフレームワーク等も解説します。 | ||
| 8月8日 | ソフトコンピューティング技術を用いた 感性データマイニングの基礎と製品開発への応用 ～感性を的確に分析し、魅力的な製品開発に活かす～ | |
| 講師：関西大学 徳丸 正孝 先生 ★機械学習・ディープラーニング、ファジィ理論など様々な手法を用いた感性の分析・評価、そして具体的な製品開発への展開まで！基礎からわかりやすく解説。 | ||
| 8月4日 | 初心者でもわかる！機械学習『パターン認識』の基礎知識と応用方法 -予測／推定／認識／検出など- | |
| 講師：筑波大学名誉教授 平井 有三 先生 ○機械学習の「パターン認識」について基礎から車載カメラの応用事例まで初心者にもわかりやすく解説します。 ○識別規則とは？学習規則とは？特別抽出とは？？ | ||
| 7月26日 | 脳情報学の基礎 ～脳の構造、計測手法、応用可能性～ | |
| ■講師：慶應義塾大学 青山 敦 先生 【脳情報】を活かす！ どうやって測る？ 「脳を観る」実習付きセミナー！ 未知の脳機能に迫る！？ | ||
| 7月26日 | 産業用ロボットの市場・最新技術動向と今後 ～用途技術、安全(人協働)技術も交え～ | |
| ★国内外の市場・法規制動向から各種最新技術やそのトレンド・アプリケーションまで！ ★今後、どのようなロボット技術が求められていくのか、性能・システムインテグレータ・ユーザー等様々な視点から解説します！ | ||
| 7月21日 | 3次元画像センシング技術 ～画像認識技術の各種（自動運転、人物行動計測など）応用展開～ | |
| 講師に株式会社日立製作所から伊藤誠也先生、緒方健人先生をお招きします。 本講座では、３次元センシングの代表例であるステレオカメラの基礎と研究開発、さらに応用事例を紹介し、現在のセンシング分野の状況と今後の展望について解説します。 | ||
| 7月19日 | 音声認識技術の基礎・応用・現状と今後の課題・展望 | |
| ■講師：徳島大学 北岡 教英 先生 ※元・デンソー 【音声認識】を識る！ 要素技術・実用事例・今後の展望も！ ディープラーニングがもたらすブレークスルー！？ | ||
| 7月14日 | コンピュータビジョンと機械学習の基礎と応用 ＜これからコンピュータビジョンや画像認識を使いたい方に向けて＞ | |
| 講師に大阪大学・松下康之先生をお招きします。 最近注目のコンピュータビジョンについて、現在できること・今後の展望等、最新動向をご紹介します。特に画像からの３次元形状復元と機械学習の技術について基礎から解説します。 | ||
| 7月13日 | 人と人工知能・ロボットとの関係性とその測定・評価手法 | |
| ■講師：龍谷大学 野村 竜也 先生 *元・シャープ(株) 【人】 と 【人工知能・ロボット】……この関係性を探る！人の意識や感情を、いかにして測定・評価するか！？ | ||
| 7月12日 | マルチコプタ型ドローンの要素技術と活用事例 ～各種応用事例と運用時の安全性確保～ | |
| 講師に徳島大学・三輪昌史先生をお招きします。 各種分野への応用が期待されているマルチコプタ型ドローンについて分かり易く解説します。関連法規・運用事例についてもご紹介します。 | ||
| 7月11日 | ＜初学者が無理なく理解できる入門編＞ ディープラーニング速習セミナー～ニューラルネットワークの基礎から最新手法まで～ | |
| 講師に中部大学・山下隆義先生をお招きします。 最近注目されている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紹介します．CaffeやChainer、GoogleのTensorFlowなど最新のツールもご紹介します。 | ||
| 7月8日 | ドローンセミナー 救急・災害医療の現場課題から考える 「IoT×無人機医療」の可能性 | |
| ■講師：EDAC：イーダック 代表理事 （救急救命士/薬剤認定） 小澤 貴裕 先生 【ドローンで命を救う】 商機をつかめ！ 技術を活かせ！ 航空法・電波法、物理的課題、バッテリーの問題も…… | ||
| 6月28日 | 移動ロボットの自律移動技術、安定化制御技術の基礎から各種分野への応用可能性 | |
| ●講師：産業技術総合研究所 松本 治 先生 ★ロボット産業の現状・最新開発動向から、製品化に重要な自律移動・安定化制御技術、安全性検証の動向、様々な分野への応用まで！ ★拡大進む『移動ロボット』について徹底解説します！ | ||
| 6月23日 | 『 機械学習入門 』＜考え方と可能性を理解する＞ | |
| ～基本知識から実データへの応用まで～ | ||
| 6月22日 | ディープラーニング・リカレントニューラルネットの基礎と応用事例 －実ロボット行動学習への応用へ－ | |
| 講師：早稲田大学 尾形 哲也 先生 ★性能向上により、実応用としても注目集める“ディープラーニング”“リカレントニューラルネット”を一日速習！ ★概要から基本的なアルゴリズム、高速化の工夫、主なツール | ||
| 6月20日 | 脳波の計測技術と感性取得手法および製品開発への応用 | |
| 講師：慶應義塾大学 満倉 靖恵 先生 ★脳波からの感性取得方法、それを活かした革新的な製品開発・ビジネスまで。注目セミナーを開催！ ★「新しい製品開発アプローチを知りたい」、「客観的な感性評価手法が知りたい」、「脳波を用いた感性取得に関する最新情報を知りたい」方など。業種問わず幅広い方にオススメの講座です。 | ||
| 6月16日、17日 | 機械学習超入門セミナー（2日間） | |
| ★とにかく、わかりやすく説明します！ ★受講者全員が100％理解の上、セミナーを終えられるよう努力します！ | ||
| 5月30日 | はじめての機械学習・ディープラーニング ～基本原理・技術を具体的にわかりやすく理解できる～ | |
| ★人工知能研究における機械学習の諸分野をわかりやすく解説！ ★ニューラルネットワーク・特に、Deep Learning（ディープラーニング）にかかわる畳み込みニューラルネットワークについても理解できます。 | ||
| 5月25日 | はじめてのコンピュータビジョン ～画像認識の仕組みとビジネス事例～ | |
| ・講師：ビジョン＆ITラボ 博士（工学） 皆川 卓也 先生 【コンピュータビジョン】の全体像をつかむ！ 半日セミナー ディープラーニング/拡張現実感(AR)/自動運転車/IoT…… | ||
| 5月20日 | 人工知能（AI）・ロボット・自動運転等の法的実務の課題と対応の方向性 | |
| ★ドローン、3Dプリンタ、ビッグデータ、遺伝子治療等についても解説します。 ★デバイスカテゴリー毎の法的課題まとめを受講者限定配布！（ドローン、3Dプリンタ、ロボット、ＩｏＴ、自動運転車） | ||
| 5月18日 | ドローンの土木分野への応用 ～技術的要求・課題・今後の展望～ | |
| ・講師：岐阜大学 沢田 和秀 先生 【ドローン×土木・測量】地盤工学の専門家が説く！ 半日集中セミナー ドローンに今何が必要なのか？ 現場で何が求められているのか？ | ||
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