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第一原理計算と機械学習を用いた材料設計 ~基礎原理から機械学習力場活用の最新動向まで~
全国41,8002024-05-29 -
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ディープラーニングをはじめて学ぶ方にも最適な講座!
基礎から具体的な実践方法を分かりやすく解説!
セミナー趣旨
機械学習/ディープラーニングに取り組むために初歩の理論と実践の方法を学びます。
前半はなるべく数式を使用せず、データ処理、機械学習を説明します。後半は、ディープラーニングの基礎を解説し、Windowsでの環境構築方法から、自身のもつデータを分析する実践方法をデモ形式にて解説します。
講演後、すぐにディープラーニングを実践できることを目標とします。
受講対象・レベル
ディープラーニングに興味があり、実践したい方
必要な予備知識
特に予備知識は必要ありません
習得できる知識
・データ処理の基本(理論と実践)
・機械学習/ディープラーニングの基本(理論と実践)
セミナープログラム
1.機械学習/ディープラーニングを行う際に必要なデータ処理の基本
1-1 データの定義
1-2 扱うデータの特性を把握する
(1)時間軸/場所の考慮
(2)データを発生させるもの
1-3 データの前処理
(1)データの抜け、異常値への対応
(2)データの量を調整する(増やす/減らす)
(3)データの次元を削減する
1-4 ディープラーニングの精度を上げるためにどのようなデータを用意するか?
(1)必要となるデータの量
(2)データクレジング
(3)フレームワークでの処理
1-5 サンプルデータの説明
(1)デモで使用するサンプルデータの説明
2.機械学習/ディープラーニングの数理・確率論~対象物を数値情報へ変換する~
2-1 分布
2-2 次元とベクトル
2-3 画像を数値情報へ変換する
2-4 言語を数値情報へ変換する
2-5 音を数値情報へ変換する
2-6 状態を数値情報へ変換する
3.機械学習の基礎と実践
3-1 機械学習の基本
(1)データがモデルをつくる
(2)学習結果をどう受け取るべきか
3-2 学習の種類
(1)教師あり学習の基本
(2)教師なし学習の基本
(3)強化学習の基本
3-3 結果の分類
(1)回帰
(2)クラス分類
3-4 Windowsで機械学習環境をオープンソースにて構築
(1)使用可能なオープンソース一覧
(2)Pythonの設定(Windows7端末の例)
3-5 サンプルデータを機械学習で処理
(1)何を導き出したいか?の定義
(2)使用できるモデルは?
(3)Pythonを実行し結果を得る
3-6 機械学習のプログラム解説
4.ディープラーニングの基礎と実践
4-1 機械学習とディープラーニングの違いは?
(1)ニューラルネットワークとは
(2)生じた誤差の吸収
(3)特微量の抽出/学習の方法
4-2 ディープラーニングを分類し、その特徴を把握する
(1)畳み込みニューラルネットワーク CNN(Convolutional Neural Network)
(2)再帰型ニューラルネットワーク RNN (Recurrent Neural Network)
(3)強化学習 (Deep Q-learning)
4-3 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
(1)TensorFlow
(2)Chainer
4-4 サンプルデータをディープラーニングで処理
(1)TensorFlowで動かし結果を得る
(2)Chainerで動かし結果を得る
4-5 ディープラーニングのプログラム解説
(1)TensorFlowの解説
(2)Chainerの解説
4-6 解析結果の考察とチューニング
(1)TensorFlow
(2)Chainer
4-7 精度を上げるためにいかにパラメータを最適化するか?
4-8 過学習の判断基準
4-9 その他、実践にあたり注意すべきこと
5.このセミナーだけで終わらせないために
5-1 twitter/ブログを通じた情報の収集
5-2 より高速な環境を求める場合
【質疑応答・名刺交換】
セミナー講師
応用技術(株) ソリューション本部 主査 ネットワークスペシャリスト 太田 桂吾 氏
セミナー受講料
55,000円(税込、昼食・資料付)
■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合49,500円、
2名同時申込の場合計55,000円(2人目無料:1名あたり27,500円)で受講できます。
備考欄に「会員登録希望」と希望の案内方法【メールまたは郵送】を記入ください。
(セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、
今回の受講料から会員価格を適用いたします。)
※ 2019年10月1日以降に開催されるセミナーの受講料は、お申込みいただく時期に関わらず
消費税が10%になります。
※ 会員登録とは
ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切掛かりません。
※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
55,000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
大阪府
【大阪市淀川区】滋慶医療科学大学院大学
【JR・地下鉄】新大阪駅
主催者
キーワード
機械学習・ディープラーニング
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55,000円(税込)/人
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