BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:自律型ロボットアームの開発を加速するモデ
 ルベースデザイン実践
X-WR-CALNAME:自律型ロボットアームの開発を加速するモデ
 ルベースデザイン実践
X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Asia/Tokyo
BEGIN:STANDARD
DTSTART:19700101T000000
TZOFFSETFROM:+0900
TZOFFSETTO:+0900
TZNAME:JST
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
UID:781926@techplay.jp
SUMMARY:自律型ロボットアームの開発を加速するモデルベ
 ースデザイン実践
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20200609T140000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20200609T150000
DTSTAMP:20260404T031300Z
CREATED:20200603T013757Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/78192
 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n自律型ロボ
 ットアームの開発を加速するモデルベースデザイン実
 践\n概要\n\n\n\n\n自律型ロボットアームの開発には、ア
 ームの開発、制御、高度な認識技術まで幅広い技術領
 域が求められますが、MATLABおよびSimulinkはその大半の
 技術領域をサポートする多数の機能を備えています。\
 n本Webセミナーでは、その中でも、より連携がしやすく
 なった、機構モデルの構築から、軌道計画までの流れ
 を通して紹介するとともに、ロボット業界で注目を集
 める強化学習についてReinforcement Learning Toolboxの使い方
 を中心に紹介いたします。\nプレゼンテーション 30分
 と、ライブQ&A 15分で、約45分の内容を予定しておりま
 す。 \nハイライト\n\n\n\n\n\n\n\n\nより連携がしやすくな
 った、機構モデルの構築から、軌道計画までの流れを
 通して紹介するとともに、ロボット業界で注目を集め
 る強化学習についてReinforcement Learning Toolboxの使い方を
 中心に紹介いたします。\n\n\n\n\nタイムスケジュール\n\
 n\n\n時間\n内容\n\n\n13:30〜\n接続開始\n\n\n14:00-14:30\nプレ
 ゼンテーション\n\n\n14:30-14:45\n\nQ&A\n\n\n\n\n※ 当日予告
 なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます
 。\n登壇者\nMathWorks アプリケーションエンジニアリン
 グ部 小林 昇洋\n参加対象\n・エンジニア\n持ち物\nなし
 \n参加費\n無料\nハッシュタグ\n#MALTAB\n注意事項\n※ 参
 加を辞退する場合は、詳細ページより申込のキャンセ
 ルをお願い致します。※ 無断キャンセル・欠席が続く
 場合、次回以降の参加をお断りさせていただく場合が
 ございますのでご了承ください。\n 
LOCATION:オンライン
URL:https://techplay.jp/event/781926?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR