人工知能を支えるパターン認識・機械学習とPythonによる実装入門【提携セミナー】
開催日時 | 2021/2/24(水)13:00-16:30 |
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担当講師 | 川西 康友 氏 |
開催場所 | Zoomによるオンラインセミナー |
定員 | - |
受講費 | 【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:41,800円 【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:47,300円 |
★Pythonで機械学習・パターン認識を実装するための「はじめの一歩」に最適!
★基礎からモジュール・パッケージの解説や使いこなすためのポイント、
ディープラーニング実装の流れ、今後自力で開発を進める際のおススメ情報源まで。
人工知能を支えるパターン認識・機械学習と
Pythonによる実装入門
~基礎からディープラーニングの利用まで~
【提携セミナー】
主催:株式会社情報機構
本セミナーでは、近年注目されている人工知能の基礎技術である、パターン認識・機械学習について解説し、Pythonを用いた実装の流れとポイントを解説します。また,そのために必要なPythonの基礎やモジュール・パッケージについても解説します。最後には、近年注目集めるDeep Learningの実装方法についても解説します。
◆ 受講対象者:
- 人工知能・機械学習を業務で利用しようとしている方
- Pythonを学んでみたい方
- Deep Learningの利用を考えている方
- 本テーマに興味のある方なら,どなたでも受講可能です.
◆ 必要な予備知識:
- 何語でも良いが少しでもプログラミングに関する経験
- 人工知能や機械学習という言葉を聞いたことがある程度の知識
◆ 本セミナーで習得できること:
- パターン認識・機械学習とは何かについての知識
- Pythonプログラミングの基礎知識
- Pythonでのパターン認識・機械学習の方法
- Deep Learningの実装方法に関する知識
など
■ 本セミナー受講者特典として、セミナー中に紹介したソースコードを配布致します。
担当講師
名古屋大学 情報学研究科 講師 川西 康友 氏
セミナープログラム(予定)
1.はじめに
1.1 パターン認識と機械学習
1.2 機械学習の枠組み
1.3 機械学習に基づくパターン認識手法(ポイントをかいつまんで紹介)
1)k近傍法
2)線形識別関数
―単純パーセプトロン、サポートベクトルマシン
3)アンサンブル学習
―ランダムフォレスト
4)ニューラルネットワーク
―多層パーセプロトン、深層学習
1.4 最先端手法と応用例
2.Pythonでの機械学習
2.1 scikit-learnを用いた機械学習の枠組み
2.2 使用するクラス分類器
2.3 Pythonでの機械学習の実際の流れ
1)必要なモジュールの読み込み
2)特徴量の読み込み
3)識別器の初期化・学習
4)評価
5)結果の集計・出力
6)学習した識別器の保存、読み込み
2.4 各種クラス分類手法の比較
―様々な識別器での結果、クロスバリデーション
3.Deep Learningの利用
3.1 Kerasを用いたクラス分類器としてのDeep Learning
3.2 Kerasを用いた特徴抽出を含めたDeep Learning
―畳み込みニューラルネットワーク
3.3 学習済みモデルの読み込みと利用
4.開発の参考となるオススメ文献・サイト
5.まとめ・質疑応答
■ ご講演中のキーワード:
Python、パターン認識、機械学習、SVM、Deep Learning、CNN
公開セミナーの次回開催予定
開催日
2021年2月24日(水) 13:00-16:30 *途中、複数回の小休憩を挟みます。
開催場所
【Live受講】 Live配信セミナー(リアルタイム配信) ※会社・自宅にいながら学習可能です※
オンライン配信のご案内
★ Zoomによるオンライン配信
★ 見逃し視聴
については、こちらをご参照ください
受講料
- 【オンライン受講(ライブ配信):見逃し視聴なし】:1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
- 【オンライン受講(ライブ配信):見逃し視聴あり】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引
配布資料
- 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
(開催1週前~前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
備考
- 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。) - 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
お申し込み方法
★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。
★【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】、【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】のいずれかから、ご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。