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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 -
ビッグデータの利用が至極当然となった今,
企業は,早急にデータサイエンティストを求めています!
まずは,必須の知識=ディープラーニングと機械学習について,
この講座で学ぼう!
★ 実際の機械学習,ディープラーニングを流用したAI開発の現場でのデータのまとめ方,その適用方法などが,詳しく分かります!
講師
応用技術株式会社 ソリューション本部 事業推進部 太田 桂吾 氏
【講師紹介】
1990年 3月 岡山大学 文学部卒業 同年 4月 応用技術株式会社 入社
多くのWEBシステム構築に携わる 近年はデータマイニング技術の応用に携わる
一般企業向けの機械学習・ディープラーニングセミナー開催 多数
資格:ネットワークスペシャリスト
受講料
42,000円(消費税込)
(テキストおよび昼食を含みます。)
受講のおすすめ
ビッグデータを分析し,ビジネス活用のための提案を行う,「データサイエンティスト」や「データマイニングアナリスト」に注目が集まり,企業もこぞって求人・採用を始め,日に日にそのニーズは高まっています。データ分析には,幅広いIT知識と実践のためのスキル,特にデータ保存,機械学習などに使用される言語(Python,Hadoop,SQLなど)によるプログラミングの経験が必須となっていますが,まずは,この講座で,基本的なディープラーニングや機械学習について学んで下さい。
本セミナーでは,企業向けにAIシステムの導入(提案からモデル作成,導入まで)をしている講師より,実際の現場では,どのように機械学習・ディープラーニングを使用しているか等の実例や,Pythonにより機械学習,ディープラーニングをどう動作させるのか,また,環境構築の手法等もわかりやすく解説致します。
受講対象者
• データ分析の仕事をしてみたいと考えている方
• 導入しようと考えている企業の方
• システム・ソフト関連企業の方
• 機械学習・ディープラーニングを仕事に活かしたいと思っている方 など
セミナープログラム
- 1.対象物を数値情報へ変換する手法
- 1)画像を数値情報へ変換する
- 2)言語を数値情報へ変換する
- 3)音を数値情報へ変換する
- 4)状態を数値情報へ変換する
2.機械学習の基礎と実践- 1)機械学習の種類
- a)回帰
- b)クラス分類
- c)強化学習
- 2)データに着目した場合の種類
- a)教師あり学習
- b)教師なし学習
- c)強化学習
- 3)Windowsで機械学習環境をオープンソースにて構築
- a)使用可能なオープンソース一覧
- b)Pythonの設定(Windows10端末の例)
- 4)サンプルデータを機械学習で処理
- a)Pythonを実行し結果を得る
- 5)機械学習のプログラム解説
- a)プログラム解説
3.ディープラーニングの基礎と実践- 1)機械学習とディープラーニングの違いは?
- a)ディープニューラルネットワークとは
- b)把握すべきディープニューラルネットワークの特性
- 2)ディープラーニングを分類し,その特徴を把握する
- a)畳み込みニューラルネットワークCNN
(Convolutional Neural Network) - b)再帰型ニューラルネットワークRNN
(Recurrent Neural Network) - c)強化学習(Deep Q-learning)
- 3)Windowsでディープラーニング環境をオープンソースにて構築
- a)TensorFlow
- b)Chainer
- 4)サンプルデータをディープラーニングで処理
- a)TensorFlowで動かし結果を得る
- b)Chainerで動かし結果を得る
- 5)ディープラーニングのプログラム解説
- a)TensorFlowの解説
- b)Chainerの解説
- 6)解析結果の考察とチューニング
- a)TensorFlow
- b)Chainer
- 7)精度を上げるためにいかにパラメータを最適化するか?
- 8)過学習の判断基準
- 9)その他,実践にあたり注意すべきこと
4.このセミナーだけで終わらせないために- 1)twitter/ブログを通じた情報の収集
- 2)より高速な環境を求める場合
◎ 質疑応答
※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
10:00 ~
受講料
42,000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
【千代田区】新技術開発センター
【地下鉄】半蔵門駅・麹町駅
主催者
キーワード
機械学習・ディープラーニング データマイニング/ビッグデータ
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