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コース概要

はじめに

人工知能(AI)概論

  • 機械学習
  • 計算知能

ニューラルネットワークの基礎概念理解

  • 生成型ネットワーク
  • 深層ニューラルネットワーク
  • 畳み込みニューラルネットワーク

各種学習手法の理解

  • 教師あり学習
  • 教師なし学習
  • 強化学習
  • 半教師あり学習

その他の計算知能アルゴリズムについて

  • ファジー理論システム
  • 進化的アルゴリズム

最適化への人工知能アプローチの活用法探索

  • 効果的なAI手法の選択方法

確率動的計画法について学ぶ

  • AIとの関連性理解

メカトロニクス応用へのAI導入法

  • 医療分野での活用
  • 救助活動向けシステム構築
  • 防衛関連への応用可能性
  • 業界を超えた発展動向の把握

事例研究:知能型ロボットカーの開発例

ロボット主要システムのプログラミング手法

  • プロジェクト計画立案方法

AI機能の実装法について

  • 探索行動・動作制御手法
  • 位置同定および環境マッピング技術
  • 追跡および制御システムの構築法

まとめおよび今後の学習指針説明

要求

  • コンピュータサイエンスおよび工学に関する基本的な知識

対象者

  • エンジニアの方々
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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