機械学習の入門はじめ、さまざまなモデル化や学習手法の
基本的な考え方を紹介し、それぞれの効率的活用方法を解説!

セミナー講師

赤穂 昭太郎 氏
産業技術総合研究所・人間情報研究部門・情報数理研究グループ・研究グループ長
【講師経歴】
 1990年 東大工学部 工学系研究科・修士了
  同年 通産省 工業技術院 電子技術総合研究所 入所
 2001年 産業技術総合研究所・脳神経情報研究部門・情報数理研究グループ・研究グループ長
 2015年 産業技術総合研究所・人間情報研究部門・情報数理研究グループ・研究グループ長 現在に至る。
【活動内容】
 研究歴;機械学習の理論研究やアルゴリズム開発に従事,所属学会;電子情報通信学会、日本神経回路学会
 著書;カーネル多変量解析岩波書店(2008)、パターン認識と機械学習(共訳)丸善出版(2007)

セミナー受講料

45,000円 + 税※ 資料・弁当付
* メルマガ登録者は 40,000円 + 税
* アカデミック価格は 24,000円 + 税

★ アカデミック価格
 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を
有する大学、大学院の教員、学生に限ります。申込みフォームに
所属大学・大学院を記入のうえ、備考欄に「アカデミック価格希望」と
記入してください。
★メルマガ会員特典
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セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、
今回の受講料より会員価格を適用いたします。
 2名以上同時申込で申込者全員メルマガ会員登録をしていただいた場合、
2人目は無料(1名価格で2名まで参加可能)、3人目以降はメルマガ価格の半額です。

セミナー趣旨

 機械学習はさまざまな分野に広がりを見せているが、数多くの手法があり、どのようにデータ解析を進めてよいかが難しい場合も多い。本セミナーでは、機械学習の入門からはじめ、さまざまなモデル化や学習手法の基本的な考え方を紹介し、それぞれを効率的に活用する方法を解説する。また、製造業などで需要の高い設計の最適化などへも機械学習技術が適用可能であることを紹介する。

受講対象・レベル

機械学習をこれから実務に取り入れようと考えている技術者の方
機械学習やディープラーニングの基礎知識を得たいと考えている方

習得できる知識

 機械学習でどんなことができるのか、パターン認識・予測・異常検知・プロセス最適化といった目的に役立つ機械学習手法の基礎知識や適用する際の注意点など、書籍では得られないちょっとしたコツ、製造業へ応用する際に考えられる特有の問題点など。

セミナープログラム

※ 適宜休憩が入ります。
1. 機械学習の基礎
 1.1 機械学習で何ができるのか
 1.2 機械学習を使う上での注意点
 1.3 機械学習とモデリング

2. 機械学習を用いたデータ解析の基本手順
 2.1 まずは基本的なことから
 2.2 データの可視化,情報圧縮
 2.3 モデルの選び方

3. モデル化の効率化
 3.1 スパースモデリング
 3.2 ベイズモデリング
 3.3 ディープラーニングによるモデル化
 3.4 意思決定と強化学習モデル
 3.5 時系列モデル化

4. 機械学習技術による最適化
 4.1 製造業における最適化問題のいろいろ
 4.2 マルコフ連鎖モンテカルロ法による最適化
 4.3 ベイズ最適化による最適化

5. まとめ