ChatGPTによる「丸投げ統計解析」の実施法
【Live配信】2024/5/24(金)10:30~16:30【アーカイブ配信】2024/6/4まで受付(視聴期間:6月4日~6月14日まで)
お問い合わせ
03-6206-4966
開催日時 | 2023/1/24(火)10:30~16:30 |
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担当講師 | 長谷川 達人 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 |
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) |
【提携セミナー】
主催:株式会社R&D支援センター
◆セミナー趣旨
現在多くの分野で活用が進んでいる深層学習は,畳み込みや活性化関数,正規化といった処理をレイヤとして多層に重ねることで実装される.本講座では深層学習の基礎から,モデルを理解し開発できるようになるための実装力を説明いたします.実社会応用がしやすい画像認識タスクを対象に,深層学習ライブラリPyTorchを用いてモデルをスクラッチから実装するためのプログラム解説も行います.様々なモデル構造と学習課題設定を理解しておくことで,実務への応用範囲を広げていただくことを目標にしています。
◆習得できる知識
◆受講対象
◆キーワード
Deep Learning,機械学習,Python,オンライン,WEBセミナー
福井大学 工学系部門 工学領域
情報・メディア工学講座 准教授 博士(工学) 長谷川 達人 氏
【専門】
行動認識,漁獲物認識,深層学習
1.深層学習の基礎
1-1 課題の定義と教師あり学習
1-2 深層学習の社会応用事例
1-3 ニューラルネットワークと確率的勾配降下法
1-4 レイヤーと活性化関数
1-5 簡単なモデルによる画像分類(プログラム解説)
2.深層学習を用いた画像分類の実践
2-1 データ拡張
2-2 転移学習
2-3 ハイパーパラメータチューニング(プログラム解説)
3.深層学習モデルの実装
3-1 様々なモデルアーキテクチャ
3-2 様々なモデルの実装(プログラム解説)
a. VGG
b. ResNet
c. Inception-v3
d. SE Net
e. Mobile Net
4.様々な課題設定の深層学習手法
4-1 マルチタスク学習
4-2 敵対的学習
4-3 半教師あり学習
4-4 自己教師あり学習
2023年01月24日(火) 10:30~16:30
【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)
会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円(税込)から
★1名で申込の場合、49,500円(税込)へ割引になります。
★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円(2人目無料)です。
★3名以上同時申込は1名につき27,500円(税込)です。
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