以下の類似セミナーへのお申込みをご検討ください。
機械学習を用いた画像認識技術の基礎とその応用
画像認識技術入門
画像認識のためのディープラーニングとモデルの軽量化
画像認識技術の初歩
■AI活用人材育成講座■『機械学習(ディープラーニング)の基礎・活用・実践<全3回>』
小規模データに対する機械学習の効果的適用法
ベイズ統計から学ぶ統計的機械学習
第一原理計算と機械学習を用いた材料設計 ~基礎原理から機械学習力場活用の最新動向まで~
速習講座 機械学習・ディープラーニング
開催日 |
13:00 ~ 17:00 締めきりました |
---|---|
主催者 | 株式会社トリケップス |
キーワード | 機械学習・ディープラーニング |
開催エリア | 東京都 |
開催場所 | オームビル(東京都千代田区神田錦町3‐1) 受 講 料:お 1人様受講の場合 44,000円[税別]/1名 |
【講師】
小高 知宏 氏 : 福井大学 工学部 知能システム工学科 教授 (博士 (工学))
【プログラム】
1.機械学習とは
1) 学習と機械学習
a)ディープラーニングの成果
b) 機械学習とは
2) 機械学習の方法
a)進化的計算
b)群知能
c)強化学習
d)ニューラルネットワーク
e)ディープラーニング
2.強化学習
1) 強化学習とは
2) Q学習による強化学習の実現
3.群知能
1) 群知能とは
2) 蟻コロニー最適化法
4.進化的手法による機械学習
1) 進化的手法とは
2) 遺伝的アルゴリズム
5.ニューラルネットワークの基礎・構成と使い方
1) 人工ニューラルネットワーク
a)人工ニューロンのモデル
b)ニューラルネットワーク
c)ニューラルネットワークの学習
2) バックプロパゲーションによるニューラルネットワークの学習
a)バックプロパゲーションの原理
b)バックプロパゲーションのアルゴリズム
6.ディープラーニングと畳み込みニューラルネット
1) ディープラーニングとは
a)ディープラーニングの基礎
b)ディープラーニングの具体的技術
2) 畳み込みニューラルネットワーク
a)画像処理と画像フィルタ
b) 画像フィルタの実際
c)畳み込みニューラルネットの概念
d)畳み込みニューラルネットの構造
e)畳み込みニューラルネットワークの構成方法
f)畳み込みニューラルネットによる画像認識
g) 畳み込みニューラルネットワークの応用
7.機械学習・ディープラーニングの現状
1)機械学習・ディープラーニングでできること
2)機械学習・ディープラーニングの課題
【受講料】
・お1人受講の場合 44,000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。