実務に使うための機械学習・ディープラーニング【提携セミナー】

実務_機械学習_ディープラーニング

実務に使うための機械学習・ディープラーニング【提携セミナー】

開催日時 2021/3/23(火) 10:30~16:30
担当講師

白川 真一 氏

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

定員 -
受講費 47,300円

★重要な技術である「機械学習(ディープラーニング)」を、基礎から解説し、

どうやって実務に取り入れていくのをわかりやすくお伝えします。

 

実務に使うための機械学習・ディープラーニング

 

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


 

★機械学習やディープラーニングの基礎を学びたい方、精度を高めるテクニックを知りたい方、

手法やフレームワークの種類など、機械学習の入り口としてもお勧めのセミナーです!

★説明できるAI(XAI)とは?最近話題の「GAN」や「LSTM」はどのように使えるのか?

最新情報も解説。

 

知的な処理をコンピュータやロボットで実現しようとする「人工知能」は,様々な分野で大きな注目を集めています.それに伴って,現代の人工知能を支える「機械学習」や「ディープラーニング」といった技術の重要性はますます高まっています.特に,ディープラーニングの登場により画像認識の精度は飛躍的に向上しました.

 

本セミナーでは「機械学習」の考え方やアルゴリズムを基礎からじっくり解説します.セミナー後半では,画像認識への応用を中心に「ディープラーニング」について説明します.

 

本セミナーを通して,機械学習・ディープラーニングの考え方,どのような問題に適用できるのか,実際の問題に応用するためには何が必要なのか,などについて知識を身につけていただくことがねらいです.

 

◆ ご講演中のキーワード:

人工知能、機械学習、ディープラーニング、最適化、画像認識

 

◆ 受講対象者:

  • 機械学習やディープラーニングの基礎知識を習得したい方
  • 業務に機械学習が使えないか検討中の方
  • ディープラーニングによる画像認識の導入を検討している方

 

◆ 必要な予備知識:

高校卒業レベルの数学の知識

 

◆ 本セミナーで習得できること:

  • 機械学習の考え方、基礎知識
  • 機械学習の典型的な手法とそれらの使い分け
  • 機械学習、ディープラーニングの画像認識への応用方法

 

★ 過去、本セミナーを受講された方の声(一例):

  • 白川先生の講義は非常にわかりやすく、且つ、レベルが高いところも触れてくださいました。
    資料もたくさんあって参考になり、いいと思います。
  • 実際に使うときの注意点があって参考になる。テキストのボリュームがあってよかった。
  • 概要を知ることができました。大変勉強となりました。
  • SVMやK近傍法など今までよくわからなかったことが理解できるようになった。
  • わかりやすい説明で初学者には理解しやすい内容だった。とても勉強になりました。
  • 広範囲にわたり、まとまりの良い講義でした。

 

担当講師

横浜国立大学 大学院環境情報研究院 講師 白川 真一 氏

 

セミナープログラム(予定)

1. 機械学習入門
1)機械学習と人工知能の関係
2)機械学習のこころ(基本的な考え方)
3)機械学習で実現できること
4)機械学習の構成要素:モデル,損失関数,最適化

 

2. 機械学習の基礎
1)機械学習手法の分類(教師あり学習 / 教師なし学習 / 強化学習)
2) 機械学習の手順と評価方法
3) 機械学習手法の例
①線形回帰
②ロジスティック回帰
③ニューラルネットワークとディープラーニング
④決定木とランダムフォレスト
⑤最近傍法
⑥k-meansクラスタリング
⑦主成分分析
4)Pythonの機械学習ライブラリscikit-learn

 

3. ディープラーニングの画像認識への応用
1)画像認識の基礎
①画像データについて
②画像認識の難しさ
③前処理・特徴抽出
④機械学習による画像認識
2) 畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network; CNN)
①CNNによる画像分類
②CNNによる物体検出
3) AutoencoderとGenerative Adversarial Network (GAN)
①画像生成・画像修復への応用
②異常検知への応用
4) ディープラーニングによる時系列データ処理
①リカレントニューラルネットワーク
②Long Short-Term Memory (LSTM)
5) ディープラーニングの性能を向上させるいくつかのテクニック
①過学習を起こさないためには?
②学習をうまく進めるには?
③事前に決定するパラメータやネットワーク構造を決めるには?
6) ディープラーニングモデルの解釈性と説明できるAI
7) ディープラーニングのフレームワーク
(Pytorch / TensorFlow / Keras / Neural Network Console)

 

4. 機械学習を上手く応用するために
1)対象問題の整理と定式化
2)データの取得 / 前処理 / 特徴抽出
3)アルゴリズムの選択
4)ハイパーパラメータの調整

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2021年3月23日(火) 10:30-16:30

 

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

 

については、こちらをご参照ください

 

受講料

  • 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、印刷物を郵送で送付致します。
    お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
    お申込みは4営業日前までを推奨します。
    それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
    テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。

 

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。

 

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