【オンデマンド開催】システム最適化入門セミナー
【モデルベース開発研修向け】 最適化の基礎からMATLAB/Simulinkを使った開発まで習得できます！
システム最適化の基礎（最急降下法、ニュートン法、Nelder-Mead法、遺伝的アルゴリズム、PSO、DE）、非線形関数の最小値探索、制御モデルの同定について、例題を解きながら習得します。
- 企業：ネオリウム・テクノロジー株式会社
- 価格：1万円 ~ 10万円
学習ソフト - メーカー・企業14社の製品一覧とランキング
更新日： 集計期間:2025年08月27日～2025年09月23日
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学習ソフトのメーカー・企業ランキング
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- 株式会社ウェーブフロント 神奈川県/ソフトウェア 本社
- 株式会社高電社 東京都/IT・情報通信
- アルテアエンジニアリング株式会社 東京都/ソフトウェア
- 4 ネオリウム・テクノロジー株式会社 東京都/ソフトウェア
- 4 アクトシステム株式会社 静岡県/サービス業
学習ソフトの製品ランキング
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- 説明可能な機械学習ソフトウェアのセミナー資料をプレゼント！ 株式会社ウェーブフロント 本社
- 誰でも今すぐ簡単に使えるAI『Neural Designer』 株式会社ウェーブフロント 本社
- 誰でも今すぐ簡単に使えるAI『Neural Designer』 株式会社ウェーブフロント 本社
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学習ソフトの製品一覧
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記憶ソフト開発 スゴイ英単語・英熟語 CD-ROM版
『スゴイ英単語・英熟語』では大脳生理学に基づいたまったく新しい記憶方法を採用しました。
子供は経験による知識が少なく、脳の構造も不完全なために素直に丸暗記事項を受け入れることができます。しかし、大人（中学生ぐらいから）の脳は、話の流れや因果関係・必然性がないと物事を容易に覚えることができません。したがって、ほとんどの大人にとって英単語や英熟語などの丸暗記は難しいのです。 『スゴイ英単語・英熟語』では、「既に記憶した情報が多いほど新しい情報は結びつきやすく、覚えやすくなる。」という大人の脳の特性を活かした記憶方法を採用しています。
- 企業：アクトシステム株式会社
- 価格：応相談
誰でも今すぐ簡単に使えるAI『Neural Designer』
データはあるけど知識はない、知識はないけど使ってみたい、そんな企業様にぜひ！
■Excelなどに放り込んだデータは手元にあるけれど、活用の仕方が分からない ■知識はないけれど、一度データの分析がどういうものか体験してみたい ■過去のデータからどのような未来予測が出来るのか見てみたい といったお悩み・要望を『Neural Designer』 が解決・実現します！ 『Neural Designer』でカンタンに！ 今日からすぐにAIを！ 面倒なプログラミング、Python、TensorFlow、PyTorchの知識が無くても、すぐにAI、機械学習、深層学習、ディープラーニングが使いこなせます！ もちろん既にAI、機械学習、深層学習、ディープラーニングに取り掛かっている方にもオススメです。 特に自分の本業の支援の為にプログラミングをしている方、その面倒なプログラミングから開放されて、本業に注力しませんか？
- 企業：株式会社ウェーブフロント 本社
- 価格：応相談
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- 企業：株式会社ウェーブフロント 本社
- 価格：応相談
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【モトヤフォント導入事例】学習用ソフト
ただ美しいだけじゃない。“美しい上に正確な文字”が当社製品の魅力です
教育関連ソフトウェアやコンピュータゲームソフトを開発する IEインスティテュート様の「学習用ソフト」に、当社の『モトヤフォント』が 導入された事例についてご紹介します。 DSという小さな画面の中では、フォントの使い分けによるメリハリが 重要になります。 当社の製品は教科書体をベースに、飛び出しやハネ、はらいといった 各要素が漢検が採用している筆法に準拠。小さな文字でも正しく表示します。 【事例】 ■導入企業：株式会社IEインスティテュート様 ■モトヤフォント導入製品：学習用ソフト ※詳しくは関連リンクページをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
- 企業：株式会社モトヤ 大阪本社
- 価格：応相談
予知保全・異常検知を可能にする特徴量
AIの実践的活用に向けてデータから異常を見つける際に有効な特徴量の例を紹介
機器の故障時期を予測してメンテナンスを実施する予知保全の取り組みが 注目を浴びており、技術者の勘・コツ・経験をAIで補完する観点からも、 今後予知保全のニーズは更に高まることが予想されます。 当ホワイトペーパーでは、時系列データから異常を見つける際に有効な 特徴量の例をご紹介しております。 その他にも、機械学習の限界をはじめ、システムへの統合の観点から見た 特徴量などを掲載しています。 【掲載内容(抜粋)】 ■機械学習の限界 ■故障予測を可能にする特徴量例 ■システムへの統合の観点から見た特徴量 ■まとめ ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
- 企業：MathWorks Japan
- 価格：応相談
【資料】教師あり学習の応用
ニ項分類とマルチクラス分類など！教師あり学習の応用について掲載しています
教師あり学習アルゴリズムは、既知の入力データセット(学習用データセット)と そのデータに対する既知の応答(出力)を利用してモデルの学習を行い、新たな 入力データに対する応答としてモデルが合理的な予測を導き出せるようにします。 予測しようとする事象について、既存の応答(出力)データがある場合は、 教師あり学習を使用します。 資料では、教師あり学習の手法をはじめ、ニ項分類とマルチクラス分類や 一般的な分類アルゴリズムなどを掲載しております。 【掲載内容】 ■どんな時に教師あり学習を検討するべきか ■教師あり学習の手法 ■適切なアルゴリズムの選択 ■ニ項分類とマルチクラス分類 ■一般的な分類アルゴリズム ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
- 企業：MathWorks Japan
- 価格：応相談
