【京都開催】これからはじめるための機械学習・ディープラーニング入門講座

講師

立命館大学 情報理工学部 知能情報学科　教授　博士（工学） 谷口 忠大 氏

受講料

48,600円 ( S&T会員受講料 46,170円 )
(まだS&T会員未登録の方は、申込みフォームの通信欄に「会員登録情報希望」と記入してください。詳しい情報を送付します。ご登録いただくと、今回から会員受講料が適用可能です。)

【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン（１名あたり定価半額 の24,300円）】
※2名様ともS&T会員登録をしていただいた場合に限ります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、上記１名あたりの金額で追加受講できます。
※受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
(申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。

得られる知識

・人工知能と機械学習の基礎知識・基本的な考え方
・なぜ人工知能や機械学習が注目されているのか？その背景
・人工知能や機械学習の導入・活用にあたり知っておくべきこと
・機械学習やディープラーニングの応用事例とその可能性・課題
・機械学習を支える確率論とベイズ理論の基礎
・ディープラーニングの基礎

趣旨

　昨今急速に応用が進む人工知能技術の中でも、機械学習やその一種である，ディープラーニング（Deep Learning：深層学習）への注目が高まっています。
機械学習とはなんであり，また，ディープラーニングを製品・サービス等に導入することで、新たにどのようなことが可能になるのでしょうか？
　
　本セミナーでは、人工知能の背景を振り返りながら，機械学習の全体的な枠組みや、ディープラーニングの基本的な考え方や応用について、原理・仕組みなど基礎から学習していきます。

プログラム

１．人工知能の背景と現在
　1) 人工知能とは何か？
　2) 第三次人工知能ブームとディープラーニング
　3) ビッグデータ・IoTと人工知能
　4) なぜ人工知能に確率・統計が重要なのか？

２．ナイーブベイズに基づくパターン認識 (スパムフィルター)
　1）機械学習とは？
　2) パターン認識と分類問題
　3) 確率とベイズ理論の基礎
　4) グラフィカルモデル
　5) ナイーブベイズ
　6) スパムフィルターの作り方

３．ディープラーニングと画像認識
　1) 回帰問題と識別問題
　2) 線形モデルからニューラルネットワークへ
　3) バックプロパゲーション
　4) 画像認識の基礎
　5) 特徴量と機械学習を用いた画像認識
　6) Convolutional Neural Network (CNN)と人間の視覚情報処理

４．ディープラーニングの発展
　1) ディープラーニングと音声認識
　2) 深層強化学習とAlpha GO
　3) 自然言語処理と機械翻訳
　4) 画像のキャプション生成
　5) 生成モデル（Generative Adversarial Networks）
　6) その他の話題（注目点推定や類推など）

５．これから機械学習を活用するためにはどうすればいいか？
　1) 質疑応答と議論