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ディープラーニングの基礎と実践
全国55,0002024-04-15
~ 理解が深まる実習スタイル ~
★ 機械学習とは、どのようなもので、何ができ、結果として何が得られるのか。
本セミナーはパソコン実習を行なうことにより、機械学習の本質を理解しライブラリの基本的な使い方が習得できます。自社の課題や事業に機械学習を活用する糸口がきっとつかめるはずです。機械学習を学び始めた方や独学で苦戦されている方など、ぜひこの機会をお役立てください。
※ パソコンのご持参をお願いいたします。詳細は下記「主催者より」を必ずご確認ください。
講師
青山学院大学 理工学部 情報テクノロジー学科 教授 大原 剛三 氏
【専門】 データマイニング,機械学習,社会ネットワーク分析
【経歴等】 人工知能学会理事・シニア編集委員
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。)
【キャンペーン!2名同時申込みで1名分無料(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。
主催者より
本セミナーでは実習を行いますので、下記の条件を満たしたノートパソコンのご持参をお願いいたします。主催者側でのノートパソコンの貸し出しはいたしかねますので、ご了承ください。
1、OSは、WindowsかMacOSを前提とします。
2、事前にAnacondaをご利用いただき、Python 3.x のインストールをお願いいたします。
3、セミナー当日にインストールしていただくものがあるかもしれません。ご自身で新規のアプリケーション等をインストール可能なノートパソコンをご持参ください。管理者権限がないノートパソコンのご利用はお避けください。(ノートパソコンは無線LAN機能を搭載したものを推奨します。セミナー会場ではWi-Fiによるインターネット接続が可能です。)
4、演習で必要なファイルを開催3日前をめどにメールにて配布いたします。USBでの当日配布も可能です。
※ご不明点等がございましたらお問い合わせください。
得られる知識
・機械学習というものが何なのかを人に説明できる程度の知識
・機械学習ライブラリの基本的な使い方
・機械学習を実際に応用するための糸口
対象
これから業務で機械学習を試してみたいけど何から手をつければ分からないという方、そもそも機械学習が何をするものかわからないという方などに受講していただくと、次の展開への手がかりを掴んでいただけると思います。
事前知識としては、何らかのプログラミング言語でプログラムを多少なりとも書いた経験があることが望ましいですが、必須ではありません。
趣旨
近年、ビジネスから医療、農業まで多様な分野を対象に、人工知能(AI: Artificial Intelligence)技術の応用に関するニュースが日々飛び交うようになってきました。実際には、このようなAIブームを牽引しているのは、深層学習(Deep Learning)に代表される機械学習という技術であり、AI≒機械学習(もしくは Deep Learning)という印象が強くなっています。その一方で、データはあるものの、それを自分たちが抱える問題、事業にどう活用していいかわからないという話も多く聞かれるようになりました。
そこで本セミナーでは、主に機械学習未経験の方に実際に利用する手がかりを得てもらうために、機械学習とはどういうものを対象に、何をして、その結果として何が得られるのか、という基本的なことについて実習を交えて学びます。基本的な機械学習手法の説明では、極力数式を使うことを避け、根底にある基本的な考え方を理解することを重視します。また、実際にPython上で動く複数のライブラリを使ってもらうことでより理解を深めてもらいます。
プログラム
1.機械学習とは
1.1 機械学習と人工知能
1.2 実社会での機械学習
1.3 機械学習を適用するには何が必要か
1.4 結果をどう評価するのか
2.機械学習を始める前に
2.1 Python による機械学習環境の準備
2.2 Jupyter Notebookの基本的な使い方
2.3 基本的なグラフ描画方法
2.4 インターネット上のデータリポジトリ
3.機械学習ことはじめ ― 数値を予測してみる ―
3.1 単回帰
3.2 重回帰
3.3 多項式回帰
4.機械学習ことはじめ ― クラスを予測してみる ―
4.1 決定木の学習
4.2 ランダムフォレストを使ってみる
4.3 ナイーブベイズ分類器
4.4 サポートベクタマシンによる分類
5.機械学習ことはじめ ― 似たもの同士のグループを作ってみる ―
5.1 クラスタ分析のための距離尺度いろいろ
5.2 階層的クラスタリング
5.3 k-means法
6.さらなるトピック
6.1 その他のアルゴリズム
□質疑応答・名刺交換□
※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
10:30 ~
受講料
48,600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 または、当日現金でのお支払い
開催場所
東京都
【品川区】きゅりあん
【JR・東急・りんかい線】大井町駅
主催者
キーワード
AI(人工知能) 機械学習・ディープラーニング
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開催日時
10:30 ~
受講料
48,600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 または、当日現金でのお支払い
開催場所
東京都
【品川区】きゅりあん
【JR・東急・りんかい線】大井町駅
主催者
キーワード
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