画像認識のためのパターン認識と深層学習

　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。