初心者向けセミナーです 【中止】機械学習におけるパターン認識手法の基礎と応用

人工知能技術の基盤となる統計的な分類手法を解説
データ分類の基礎となるデータ間の類似性の考え方
サポート・ベクトル・マシンの理論と応用


機械学習の基本となる教師あり学習の考え方
確率的な考え方(ベイズ推定)の基本

セミナー趣旨

 人工知能技術が身近なものとなってきましたが、人工知能と呼ばれるものが何を根拠に判断を行っているか疑問に思ったことはないでしょうか?現在の人工知能技術は、別名、データサイエンスとも呼ばれるものであり、データの持つ特性を、平均、分散などの統計量を元に分類を行うことを基本としています。
 本セミナーは、現在の人工知能技術の基盤となる統計的な分類手法について解説し、人工知能の「中身」を理解していただくことを目的としています。

セミナープログラム

1.人工知能技術とパターン認識
 ・人工知能技術の大まかな歴史
2.パターンの表現と距離尺度/類似度
 ・距離尺度
 ・距離と類似度(非類似度)
3.基本的なパターン認識処理:最近傍法
 ・最近傍法
 ・k-NN (k-Nearest Neighbor)
4.確率分布
 ・ベイズ推定
 ・事後確率による識別
 ・最尤法(多変量正規分布の場合)
 ・最尤法(2クラス識別問題)
5.識別問題の例
 ・パターン認識の簡単な例
 ・教師あり学習
6.線形識別手法
 ・ベイズ推定から線形識別手法へ
 ・線形判別関数
7.識別面のマージン最大化とサポート・ベクトル・マシン
 ・正しく識別できる場合の損失関数は?
 ・線形分離可能の場合の最適な識別面
 ・マージン最大化(評価関数)
 ・サポート・ベクトル・マシン(SVM)
8.非線形識別手法とカーネル法
 ・非線形識別手法
 ・高次元化による非線形識別:カーネル法
9.代表的な画像特徴
10.SVMの応用例:笑顔度の検出
 ・笑顔度の検出
 ・事後確率から笑顔度へ
 ・笑顔度推定器のデモ
11.深層学習とSVM(まとめに代えて)

  □質疑応答□

セミナー講師

東京工業大学 工学院 システム制御系 システム制御コース 特任准教授 博士(工学) 西田 健次 氏

セミナー受講料

49,500円( S&T会員受講料46,970円 )
(まだS&T会員未登録の方は、申込みフォームの通信欄に「会員登録情報希望」と記入してください。
詳しい情報を送付します。ご登録いただくと、今回から会員受講料が適用可能です。)
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2名で 49,500円 (2名ともS&T会員登録必須/1名あたり定価半額24,750円)

【1名分無料適用条件】
※2名様ともS&T会員登録が必須です。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価半額で追加受講できます。
※受講券、請求書は、代表者に郵送いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
 (申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。


※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


10:30

受講料

49,500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 または、当日現金でのお支払い

開催場所

東京都

MAP

【港区】芝エクセレントビル B1F KCDホール

【地下鉄】大門駅 【JR・モノレール】浜松町駅

主催者

キーワード

機械学習・ディープラーニング   AI(人工知能)

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