フレームワークによる機械学習及びディープラーニングの基礎と実践

　午前は、機械学習、ディープラーニングの概要を学習し、午後は、ディープラーニングの環境作成方法、データの前処理方法、Chainerを利用したサンプルプログラムを動かしながら、実際のデータをどう扱うかを学習していきます。

　サンプルは下記を用意します。

・画像分類・音による異常検知（正常時の音からモデルを作成し、音の変化で異常発生を検知します）・強化学習の基礎から簡単なサンプルまで演習できます。特に強化学習の講義は、まだ数が少ないため貴重です。

【講師】


　太田桂吾（おおたけいご）氏：応用技術株式会社　ソリューション本部　主査


【プログラム】


　1　機械学習とディープラーニング


　　1.1　機械学習の基本
　　　＊データがモデルをつくる
　　1.2　学習の種類
　　　＊教師あり学習の基本
　　　＊教師なし学習の基本
　　　＊強化学習の基本
　　1.3　ディープラーニング
　　　＊概要


　2　事象を数値へ変換する


　　2.1　画像を数値情報へ変換する
　　2.2　言語を数値情報へ変換する
　　2.3　音を数値情報へ変換する
　　2.4　状態を数値情報へ変換する


　3　機械学習／ディープラーニングを行う際に必要なデータ処理の基本


　　3.1　データ前処理の方法


　4　ディープラーニングの基礎と実践


　　4.1　ディープラーニングの種類
　　　＊畳み込みニューラルネットワーク：CNN（Convolutional Neural Network）
　　　＊再帰型ニューラルネットワーク：RNN（Recurrent Neural Network）
　　　＊強化学習（Deep Q-learning）
　　4.2　Windowsでディープラーニング環境をオープンソースのフレームワークにて構築
　　　＊Chainer
　　4.3　画像分類
　　　＊Chainerで動かし結果を得る
　　4.4　音による異常検知（AutoEncoder使用）
　　　＊Chainerでサンプルプログラムを動かします
　　4.5　強化学習
　　　＊Chainerでサンプルプログラムを動かします
　　4.6　過学習の判断
　　4.7　その他、実践にあたり注意すべきこと


　5　このセミナーだけで終わらせないために


　　5.1　twitter/ブログを通じた情報の収集
　　5.2　より高速な環境を求める場合 　　　　


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開催日時


10:30 ～

受講料

50,760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
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