AIプログラミングができない要素技術者自身で開発できる 人工知能技術《深層学習とMTシステムの基礎・学習データ最小化・開発実務応用入門》
2024/5/16(木) 10:30-17:00
お問い合わせ
03-6206-4966
開催日時 | 【LIVE配信】2024/4/15(月) 10:30~16:30 , 【アーカイブ配信】4/16~4/30 (何度でも受講可能) |
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担当講師 | 赤穂 昭太郎 氏 |
開催場所 | 【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。 |
定員 | 30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。 |
受講費 | 非会員: 55,000円 (本体価格:50,000円) 会員: 49,500円 (本体価格:45,000円) |
貴重なデータを最大限生かすための技術を紹介!
【提携セミナー】
主催:株式会社R&D支援センター
現在の機械学習ではビッグデータと呼ばれる大量のデータを用いた学習を前提とすることが多い。しかし現実には、データの取得に金銭的・時間的コストがかかり、少数のデータしか得られないというケースも多く、単純に機械学習を適用しても満足のいく精度が出ないことがある。本セミナーでは、データが少ない場合に人間の知識やシミュレーションを援用したり、逆に機械学習の結果から知識を抽出したり、さらには機械学習のために効率的なデータ取得を工夫したりといった、データ解析のための戦略について事例を交えながら紹介する。
◆ 受講対象・レベル
◆ 習得できる知識
国立研究開発法人産業技術総合研究所 人間情報研究部門
脳数理研究グループ 上級主任研究員 博士(工学) 赤穂 昭太郎 氏
1.機械学習の概要
1-1 ビッグデータとディープデータ
1-2 次元の呪いと汎化能力
1-3 データ解析の基本手順
2.少数・高次元データの学習のための技術
2-1 スパースモデリングと正則化
2-2 圧縮センシングによる高解像度撮像
2-3 シミュレーションデータを活用したスパースモデリング
3.人間の知識をモデル化するための技術
3-1 ベイジアンネットを使ったモデル化法
3-2 ベイズ推論のための計算アルゴリズム
3-3 データ同化と状態空間モデルによる時系列モデリング
4.結果の評価・可視化・説明
4-1 機械学習結果の評価法
4-2 信頼度付き機械学習
4-3 ディープラーニングの結果の解釈と説明
5.データ不足を補ういろいろな技術
5-1 異常検知のための技術
5-2 半教師あり学習とクラウドソーシング
5-3 転移学習とマルチタスク学習
5-4 能動学習とベイズ最適化によるデータ取得法
【LIVE配信】2024/4/15(月) 10:30~16:30
【アーカイブ配信】4/16~4/30 (何度でも受講可能)
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。
非会員: 55,000円 (本体価格:50,000円)
会員: 49,500円 (本体価格:45,000円)
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