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本セミナーでは,パターン認識・機械学習の基礎と,Pythonによる実装について解説します.
近年,SVM, AdaBoost, Random Forestなどのこれまで広く利用されてきた機械学習ツールだけでなく,Deep Learning も様々なところで,特にAIシステムの構築に利用されていますが,それらを使いこなすには,基礎的な知識が重要です.そこで,パターン認識・機械学習の基礎について講義を行い,それをふまえてPythonを用いた実装やパラメタチューニングについて解説します.
また,近年のAIシステムの要となっているDeep Learningについても,実装方法や学習のコツなどについて解説します
【講師】
川西康友(かわにし やすとも)氏:名古屋大学大学院 情報科学研究科 助教(博士(情報学))
【プログラム】
1 パターン認識・深層学習の基礎
1.1 パターン認識とは
1.2 パターン認識の基礎技術
1.2.1 単純パーセプトロン
1.2.2 サポートベクトルマシン
1.2.3 アンサンブル学習
1.2.4 多層パーセプトロン
1.3 深層学習への発展
1.4 深層学習で出来ること
2 Python入門
2.1 なぜPythonか
2.2 Pythonの利用環境
2.3 Pythonの文法
2.4 Pythonでの機械学習に必要な数値計算
3 Pythonによるパターン認識システムの実装
3.1 サポートベクトルマシンを用いた画像認識
3.2 様々な手法の選択的な利用と比較
3.3 自動パラメタチューニング
4 PythonによるDeep Learningの利用
4.1 分類:Neural Networkによる画像認識
4.2 特徴抽出+分類:Convolutional Neural Networkの利用
5 まとめ・質疑応答
受講料】
・お1人受講の場合 46,000円[税別]/1名
・1口でお申込の場合 56,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)
受講申込ページで2~3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。
※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です
開催日時
11:00 ~
受講料
49,680円(税込)/人
※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます
※銀行振込
開催場所
東京都
主催者
キーワード
機械学習・ディープラーニング 電気・電子技術
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主催者
キーワード
機械学習・ディープラーニング 電気・電子技術関連セミナー
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