時系列データ分析 入門：基礎とExcelでの実行方法
- 開催日2026年1月27日
- 形態ライブ配信＋アーカイブ配信
- エネルギー・環境・機械
- ビジネススキル・新規事業
時系列データ分析の入門セミナー。Excelを使った実例を通して、基礎知識と分析手法を解説します。移動平均、自己回帰、重回帰分析などの数理モデルを学び、機械学習の利用方法も紹介。生産管理、売上予測など、幅広い分野での活用を目指します。
- Excel
- 時系列データ分析
- 機械学習
- 移動平均
- 自己回帰
- 重回帰分析
機械学習
インキャビンセンシング（ドライバ監視・車室内モニタリング）技術開発のポイントと最新市場トレンド
- 開催日2026年3月12日
- 形態ライブ配信＋アーカイブ配信
- エレクトロニクス
- 化学・材料
車載インテリアセンサー市場の最新動向と、ドライバー状態推定技術の開発ポイントを解説するセミナーです。ADASや自動運転技術の進化、AI技術の応用、バッテリーマネジメントシステムなど、車内空間の価値再定義、安全・快適性の向上に不可欠な技術トレ...
- ADAS
- AI
- BMS
- DMS
- HMI
- HVAC
- OMS
- UX
- インキャビン・センシング
- センシング
- デジタルコックピット
- ドライバーモニタリング
- ドライバー状態推定
- 機械学習
- 生体情報
- 自動運転
- 車載センサー
- 電動化
セミナーは終了しました
リザバーコンピューティングの基礎と研究動向、社会実装に向けた技術課題と応用展開
- 開催日2025年11月17日
- 形態ライブ配信
- エレクトロニクス
リザバーコンピューティング（RC）の基礎から研究動向、社会実装に向けた課題と展望を解説するセミナー。RCの原理、他の機械学習との違い、物理RCの動作原理、応用例、今後の展望などを、初心者にも分かりやすく説明します。ハードウェア開発やエッジコ...
- エッジコンピューティング
- ハードウェア
- リザバーコンピューティング
- 機械学習
- 物理RC
- 社会実装
少数データ・データ不足時の機械学習活用戦略～データ取得の工夫や様々な手法を用いて精度を高める～
- 開催日2025年12月19日
- 形態ライブ配信 or ライブ配信＋アーカイブ配信
- ビジネススキル・新規事業
AI・機械学習におけるデータ数不足の問題に対し、精度を高めるための戦略を解説するセミナー。人間の知識やシミュレーションの活用、効率的なデータ取得方法、結果の解釈・評価など、少数データ解析に焦点を当てた手法を事例を交えて紹介します。
- スパースモデリング
- データ取得
- データ解析
- ベイズ
- 少数データ
- 機械学習
日常生活での生体信号計測技術の基礎・最新動向からノイズ対策、応用例まで～人体表面から計測できる生体信号を中心に解説～
お申し込み締切まで後4日
- 開催日2025年12月15日
- 形態ライブ配信 or ライブ配信＋アーカイブ配信
- エレクトロニクス
- 医療機器
日常生活における生体信号計測技術に焦点を当て、ヘルスケア・医療分野での活用を解説するセミナー。心電図、筋電図、脳波など人体表面から計測できる生体信号、非接触計測技術、ノイズ対策、応用例、機械学習との連携、将来展望を網羅。予備知識は不要で、専...
- ノイズ対策
- 医療ヘルスケア
- 機械学習
- 生体信号
- 計測技術
- 非接触計測
セミナーは終了しました
時系列データ分析の基礎と進め方～時系列データの特徴、前処理・モデル化手法から異常検知・Pythonによる実装まで～
- 開催日2025年11月25日
- 形態ライブ配信 or ライブ配信＋アーカイブ配信
- ビジネススキル・新規事業
時系列データ分析の基礎を学ぶセミナー。時系列データの特性、前処理、特徴抽出、モデル化手法を解説し、異常検知や予測への応用を紹介。Pythonを用いた実践的なデータ解析スキルも習得。製造業、インフラ、データサイエンスに関心のある技術者向け。
- Python
- データ分析
- 予測
- 時系列データ
- 機械学習
- 異常検知
粉体・流体シミュレーションと機械学習によるろ過プロセスの最適化
- 開催日2025年12月18日
- 形態ライブ配信 or アーカイブ配信
- 化学・材料
粉体・流体シミュレーションと機械学習を駆使したろ過プロセスの最適化技術を解説。エアロゾル、スラリー、エマルション等の分散系流れの数値シミュレーション、膜分離・フィルター分離への応用を紹介。深層学習を用いた高速予測、機械学習による最適化手法に...
- フィルター
- ろ過プロセス
- 最適化
- 機械学習
- 流体シミュレーション
- 粉体シミュレーション
セミナーは終了しました
少ないデータでも使える機械学習・異常検知の基礎とインフラ・製造分野への応用
- 開催日2025年12月5日
- 形態ライブ配信 or アーカイブ配信
- ビジネススキル・新規事業
製造・インフラ分野向けに、少ないデータでも使える機械学習と異常検知の基礎を解説するセミナー。AI・機械学習の基本、異常検知手法、インフラ・製造分野での課題と解決策を提示。実務への適用を視野に入れた内容で、現場で使える技術の本質的な理解を目指...
- AI
- インフラ
- 時系列データ
- 機械学習
- 異常検知
- 製造
EMCの基礎と機械学習・深層学習の応用技術
- 開催日2026年1月19日
- 形態ライブ配信 or アーカイブ配信
- 高速通信
EMC問題における機械学習・深層学習の活用法を解説するセミナー。EMCの基礎から、機械学習・深層学習の基礎、応用事例までを網羅。車載ワイヤーハーネスの性能評価など、具体的な事例を通して、考え方や課題を提示します。
- EMC
- 応用事例
- 教師あり学習
- 機械学習
- 深層学習
- 車載ワイヤーハーネス
セミナーは終了しました
スモールデータ解析の方法と実問題解決への応用
- 開催日2025年11月18日
- 形態ライブ配信 or アーカイブ配信
- エネルギー・環境・機械
- エレクトロニクス
- ビジネススキル・新規事業
- 化学・材料
- 医療機器
- 医薬品
スモールデータの解析に焦点を当て、実問題解決への応用を解説。データ収集の考え方、解析手法、機械学習の基礎知識を習得し、生産現場や医療データなど、データ量に制約のある状況でのデータ活用術を学ぶ。次元削減、回帰分析、入力変数選択、不均衡データ解...
- スモールデータ
- スモールデータ解析
- データ収集
- 不均衡データ解析
- 回帰分析
- 機械学習
- 異常検出
- 異常検知
- 解析
セミナーは終了しました
マテリアルズ・インフォマティクス入門
- 開催日2025年10月30日
- 形態ライブ配信 or アーカイブ配信
- エネルギー・環境・機械
- エレクトロニクス
- 化学・材料
材料研究におけるデータ生成・蓄積・活用サイクルを理解し、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の基礎を学ぶセミナー。ベイズ最適化、材料シミュレーション、データベース構築、スパースモデリングなど、MIの実践的な手法と基礎知識を習得。研究開発...
- スパースモデリング
- スペクトルモデリング
- データベース
- データベース構築
- プロセス・インフォマティクス
- ベイズ最適化
- 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
- 予測
- 分類
- 材料シミュレーション
- 機械学習
- 結晶構造探索
セミナーは終了しました
明日から使えるマテリアルズ・インフォマティクス入門
- 開催日2025年9月29日
- 形態ライブ配信 or ライブ配信＋アーカイブ配信
- 化学・材料
実務データをAIフレンドリーに整形し、機械学習モデル構築、実験条件候補導出までを解説。材料工学出身の日立技師が、MI導入・活用、データ整形に苦慮する方へ、実践的な手法を提供。機械学習概論、データ分析フロー、デモを通してMIの知識を習得。著書...
- AI
- データ分析
- データ整形
- マテリアルズ・インフォマティクス
- 材料開発
- 機械学習
セミナーは終了しました
トポロジカルデータ解析の基礎と物質科学への応用
- 開催日2025年11月18日
- 形態ライブ配信＋アーカイブ配信
- 化学・材料
トポロジカルデータ解析の基礎と物質科学への応用に関するセミナー。パーシステントホモロジーの数学的基礎、ガラスや高分子への応用事例、機械学習との組み合わせを解説。実習を通して、構造解析と物性予測への応用も学ぶ。
- トポロジカルデータ解析
- パーシステントホモロジー
- 応用事例
- 構造解析
- 機械学習
- 物質科学
トポロジー最適化の基礎と実装・活用事例および最新動向
- 開催日2026年1月23日
- 形態ライブ配信
- 化学・材料
トポロジー最適化の基礎から実装、活用事例、最新動向を紹介するセミナー。密度型・レベルセット型手法、非破壊検査への応用、教師あり機械学習、データ駆動型最適化など、具体的な解析事例を交えて解説。製造業の若手技術者やトポロジー最適化に関心のある方...
- ANSYS
- コストダウン
- トポロジー最適化
- 構造
- 機械学習
- 設計
- 非破壊検査
AI、機械学習と従来型研究開発の現実的な組み合わせ及び人材の育成
お申し込み締切まで後18時間
- 開催日2025年12月9日
- 形態ライブ配信
- ビジネススキル・新規事業
R&D部門におけるデータ利活用の現状と課題を解説。AI・機械学習の活用方法、人材育成について、データ共有の実情から問題点、解決策、具体的な組み込み方までを提示。データ管理、AI活用に関心のある研究者や企業担当者におすすめのセミナー。
- AI
- R&D
- データ共有
- データ分析
- 人材
- 人材育成
- 人財
- 実験
- 教育
- 機械学習
- 育成