畳み込みニューラルネットワークの基礎と応用


サブテキストとして、「機械学習と深層学習-C言語によるシミュレーション-」(小高知宏 著、2808円(税込)、オーム社)を使用しますので、申込、備考欄にテキストの必要数をご記入ください。受講料、テキスト代(実費)を合わせて請求させていただきます。


【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.機械学習と畳み込みニューラルネットワーク
    1) 学習と機械学習
      a) ディープラーニングの成果
      b) 人工知能とは
      c) 機械学習とは
      d) 機械学習の方法
    2) さまざまな機械学習
      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) 畳み込みニューラルネットワーク・ディープラーニング

   2.畳み込みニューラルネットの基礎・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

   3.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

   4.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。