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開催日 |
10:00 ~ 17:00 締めきりました |
---|---|
主催者 | 株式会社 技術情報協会 |
キーワード | 機械学習・ディープラーニング 情報技術 |
開催エリア | 東京都 |
開催場所 | 【品川区】技術情報協会セミナールーム |
交通 | 【JR・地下鉄】五反田駅 【東急】大崎広小路駅 |
なぜその結果になった?
機械学習・ディープラーニングのメカニズムを理解し、
妥当性判断に繋げる方法とは!
セミナー講師
増井技術士事務所 代表 技術士(情報工学部門) 増井 敏克 氏
セミナー受講料
1名につき50,000円(消費税抜き、昼食・資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき45,000円(税抜)〕
セミナー趣旨
人工知能やディープラーニングに使えるライブラリやフレームワークが数多く登場しており、試すだけならば難しくありません。数行のソースコードを書くだけで、それなりの結果が得られ、便利になりました。しかし、処理の裏側がまったくわからず、良い結果が得られないときに原因がわからないという問題も。専門書を読むには数学の知識が求められますが、その内容は高校までの数学の範囲を超えています。文系で過ごしてきた人にはさっぱり理解できず、理系の人でも時間が経って忘れてしまった人も少なくありません。そこで、ディープラーニングの実装に求められる範囲の数学に絞って、Pythonでの実装と合わせて紹介します。
セミナープログラム
・ディープラーニングの概要
・人工知能と機械学習とは
・数学が求められる背景
・機械学習、ディープラーニングを行う上で必要な数学的知識
・数列と統計、確率
・平均、分散、標準偏差
・データの分布と確率分布
・ベイズの定理と最尤推定
・ベクトルと行列
・関数と微分
・勾配降下法
・抑えておくべきポイント
・ディープラーニングにおける学習
・損失関数とは
・モデルの評価
・手法の妥当性判断に繋げるために
・必要なデータの形式と量
・よく使われるデータと特徴
・外部データの活用 など
【質疑応答・個別質問・名刺交換】
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