| 2018年12月 |
| 18（火） |
New!信頼性の基本と効率的な開発のための加速試験入門 |
| 18（火） |
◆次世代モビリティ研究の最新動向と今後の展望 |
| 19（水） |
モータ技術入門 |
| 20（木） |
機械学習技術の基礎と計測・制御システムへの適用及び実装のポイント |
| 20（木） |
Pythonで学ぶコンピュータビジョン |
| 20（木） |
◆自動車用パワーエレクトロニクスの基礎を学ぶ養成講座 |
| 2019年1月 |
| 16（水） |
◆車載機器・部品の信頼性向上を実現する放熱・耐熱技術 |
| 17（木） |
センサフュージョン技術入門 |
| 18（金） |
DeepLearning（ディープラーニング）を活用した画像認識 |
| 18（金） |
Pythonによる機械学習と異常検知への応用＜実習セミナー＞ |
| 21（月） |
OpenCV3を用いた画像処理プログラミング入門＜実習セミナー＞ |
| 22（火） |
光無線給電技術は本当に使えるか |
| 23（水） |
多次元生体信号計測とデータマイニング技術 |
| 23（水） |
赤外線・テラヘルツセンサの基礎と応用 |
| 23（水） |
5G・IoT・AI時代のワイヤレスシステムのための小型・高性能アンテナ設計技術・実装技術 |
| 23（水） |
New!◆全固体電池の基礎理論と最新動向を学ぶ～結晶系、酸化物系、ガラス系～ |
| 24（木） |
!～車載電子機器における～トラブル未然防止のための寿命予測/信頼性試験の考え方 |
| 25（金） |
脳波計測の基礎から産業応用を目指した研究解説 |
| 28（月） |
カルマンフィルタの基礎理論 |
| 28（月） |
畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識への応用解説 |
| 29（火） |
Python使った時系列データ分析 |
| 29（火） |
New!◆新型iPhone、新型Galaxyの分解から紐解く部品の方向性と今後の展望 |
| 29（火） |
New!◆リチウムイオン二次電池と評価の基礎 |
| 30（水） |
生体信号計測、生体センサ技術の基礎と応用～心拍モニタリングを中心に～ |
| 31（木） |
SVM（サポートベクターマシン）とDeep Learningを中心とした機械学習の画像認識への応用 |
| 31（木） |
New!◆伝熱の基礎とExcelによる熱計算演習講座 |
| 2019年2月 |
| 1（金） |
New!◆自動運転に向けた車載用アンテナの技術動向 |
| 4（月） |
センサフュージョンのための状態推定アルゴリズム解説と自動車の自動運転への展開 |
| 5（火） |
超入門 FMEAとFTA（故障の木解析）とその活用 |
| 8（金） |
基板から装置・システムまでのグラウンドとシールド |
| 8（金） |
New!機械学習を用いた異常検知とその応用 |
| 8（金） |
New!～自動運転のための～LiDARによる自己位置推定技術 |
| 8（金） |
New!マイクロ波によるヒトセンシング |
| 12（火） |
車載用に適した高出力モータの設計入門 |
| 12（火） |
New!～高機能画像センシング～プログラマブルセンサや能動光学系によるコンピュテーショナルフォトグラフィ |
| 13（水） |
機械学習によるグラフマイニングとその応用 |
| 13（水） |
ワイヤレスIoT化に向けたアンテナ技術入門～IoT機器，Wi-Fi，サブGHz，RFIDのアンテナ設計技法～ |
| 14（木） |
深層学習（Deep Learning）によるマルチモーダル学習とロボットの行動学習 |
| 15（金） |
システム同定によるモデリング＜実践編＞ |
| 19（火） |
LPWAと5Gの詳細・最新動向・将来展望 |
| 19（火） |
New!モータに関わる振動・騒音 |
| 19（火） |
New!＜速習セミナー＞スパースモデリング入門 |
| 19（火） |
New!◆実験・測定に必要な統計・データ解析と実践的活用法 |
| 20（水） |
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 |
| 20（水） |
New!積層セラミックコンデンサ（MLCC）の基礎と技術・市場動向 |
| 20（水） |
製造業のための機械学習入門 |
| 20（水） |
New!◆磁石/永久磁石材料の上手な活用に向けた実用特性理解と材料技術の最新動向 |
| 21（木） |
機械学習による画像物体認識の仕組みと最新動向 |
| 21（木） |
パーティクルフィルタの基礎と人物追跡，SLAM，移動ロボットへの応用 |
| 21（木） |
対ロボット心理学 |
| 22（金） |
自動運転のための画像処理を中心としたセンサフュージョン技術 |
| 22（金） |
Ｒによるデータマイニング入門＜実習セミナー＞ |
| 22（金） |
製造業におけるニューラルネットワークモデル（超回帰モデル）を併用した非線形実験計画法 |
| 25（月） |
カルマンフィルタの実践 |
| 25（月） |
車載カメラにおける画像認識技術のポイントと自動運転・自動駐車・周辺監視への応用 |
| 25（月） |
～これから始める～機械学習によるデータ分析 |
| 27（水） |
New!動画像による非接触心拍計測と情動、ストレスの推定 |
| 27（水） |
IMU(慣性装置)の基礎と応用 |
| 28（木） |
次世代プリンタの画像処理 |
| 2019年3月 |
| 4（月） |
New!ものづくりのための機械学習と実験計画法 |
| 4（月） |
New!画像データ前処理に活かす画像フィルタリングの基本と最新動向 |
| 5（火） |
画像認識のためのパターン認識・機械学習入門と深層学習 |
| 6（水） |
New!基礎から学ぶ３次元点群からの特徴抽出と高能率レジストレーション |
| 6（水） |
New!AEC-Q100やJEITA ED-4708を中心とした車載用半導体信頼性認定ガイドライン |
| 7（木） |
New!GNSSと他センサ(IMU、SPEEDセンサ)とのカルマンフィルタによる統合測位 |
| 8（金） |
～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 |
| 8（金） |
New!畳み込みニューラルネットワークの基礎と応用 |
| 11（月） |
New!機械学習・強化学習によるロボットの運動制御・認識の学習 |
| 12（火） |
New!脳波計測による人の意志推定とその産業応用 |
| 13（水） |
認知ロボティクス～学習と発達の概念と研究事例～ |
| 13（水） |
実習 TensorFlowで始める深層学習＜実習セミナー＞ |
| 14（木） |
New!車載用DC-DCコンバータとインダクタ・トランスの設計 |
| 14（木） |
New!超入門!! 統計の考え方から使い方までマスターしよう！ |
| 14（木） |
New!◆磁性材料の基礎とその応用 |
| 20（水） |
New!状態推定アルゴリズム～パーティクルフィルタの基礎・応用・実装 |
| 22（金） |
New!Pythonで学ぶ外れ値検出の基礎 |
| 29（金） |
New!Ｒによる機械学習入門＜実習セミナー＞ |
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