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～＜Zoomによるオンラインセミナー＞

セミナー趣旨

　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・レベル

• 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

習得できる知識

• 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

セミナープログラム

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。

1.  はじめに
   1. パターン認識と機械学習
   2. 機械学習の枠組み
   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
   4. 最先端手法と応用例
2. Pythonでの機械学習
   1. scikit-learnを用いた機械学習の枠組み
   2. 使用するクラス分類器
   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
   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
   1. Kerasを用いたクラス分類器としてのDeep Learning
   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. 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

キーワード：Python、パターン認識、機械学習、SVM、Deep Learning、CNN

セミナー講師

名古屋大学　情報学研究科　講師　川西 康友 先生

■ご略歴：
2012年　京都大学大学院　情報学研究科　博士後期課程修了。
2012年　京都大学　学術情報メディアセンター　特定研究員。
2014年　名古屋大学　未来社会創造機構　特任助教。
2015年　名古屋大学　情報科学研究科　助教。
2017年　名古屋大学　情報学研究科　助教。
2020年　名古屋大学　情報学研究科　講師。
現在に至る。
■ご専門および得意な分野・研究：
防犯カメラ・車載カメラ映像を対象とした、人物検出・追跡・検索を含む人物画像処理に関する研究に従事。
■本テーマ関連学協会でのご活動：
2011年 パターン認識・メディア理解（PRMU）研究会 研究奨励賞受賞。

セミナー受講料

【オンラインセミナー（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

【オンラインセミナー（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

＊見逃し視聴有りをご希望の方は、お申込みの際、備考欄に【見逃し視聴希望】とご記入ください。

受講について

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

配布資料・講師への質問等について

• 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。）
• 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。

下記ご確認の上、お申込み下さい

• PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております（20Mbbs以上の回線をご用意下さい）。
  各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。
• 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。

Zoomを使用したオンラインセミナーとなります

• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
  お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
  → 確認はこちら
  ※Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
• Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
  ※一部のブラウザは音声（音声参加ができない）が聞こえない場合があります。
  　必ずテストサイトからチェック下さい。
  　対応ブラウザーについて(公式) ;
  　「コンピューターのオーディオに参加」に対応してないものは音声が聞こえません。

申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です

• 開催5営業日以内に録画動画の配信を行います（一部、編集加工します）。
• 視聴可能期間は配信開始から1週間です。
  セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
  尚、閲覧用のURLはメールにてご連絡致します。
  ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
  （見逃し視聴有り）の方の受講料は（見逃し視聴無し）の受講料に準じますので、ご了承下さい。
  →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」