ものづくりのための機械学習と実験計画法～能動学習（Active Learning）と実験計画の問題設定と解法を学ぶ～

～能動学習（Active Learning）と実験計画の問題設定と解法を学ぶ～

【講師】


竹内一郎（たけうちいちろう）氏 　名古屋工業大学工学研究科教授（博士（工学））/　国立研究開発法人理化学研究所　革新知能統合研究センター　チームリーダー　


【プログラム】


　1　はじめに〜データ駆動型人工知能による「ものづくり」

　2　機械学習の基礎
　　2.1　教師あり学習
　　2.2　教師なし学習
　　2.3　能動学習

　3　 能動学習と実験計画
　　3.1　線形モデルと最小二乗法
　　3.2　線形モデルのための実験計画法
　　3.3　線形モデルのための能動学習

　4　ベイズ最適化
　　4.1　ガウス過程モデル
　　4.2　ベイズ最適化
　　4.3　ベイズ最適化の発展
　　4.4　ベイズ最適化の実用上の課題と解決法

　5　実用例の紹介　　


【受講料】


・お1人受講の場合　46,000円[税別]／1名
・1口でお申込の場合　57,000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。　　


　 　　 　


※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


11:00 ～

受講料

49,680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

主催者

キーワード

機械学習・ディープラーニング   実験計画法一般
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