ディープラーニング 演習 セミナー

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ディープラーニング 演習 セミナー

*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

サンプルプログラムを実行することで、ディープラーニングを体験


<いちばんやさしい>


ディープラーニング
(演習つきセミナー)

〜実務運用のための基礎力を養う〜

講師

徳島大学 大学院理工学研究部
 / 情報センター 助教 博士(工学)  谷岡 広樹 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

1997. 4. 株式会社ジャストシステム
2011. 3. 古河インフォメーション・テクノロジー株式会社
2014. 9. 株式会社ワークスアプリケーションズ
2016. 4. 徳島大学 助教, 大学院理工学研究部
2016. 4. 徳島大学 助教, 情報センター
2017. 2. 認定ワークショップデザイナー資格

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年3月13日(水) 10:30-16:30
●会場 [東京・京急蒲田]大田区産業プラザ(PiO)6階D会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名46,440円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,640円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■実習PCについて
ノートPCをご持参ください。事前に以下のインストールをお願い致します。
・要インストールソフト
Anaconda (Python 3.6バージョン)
https://www.anaconda.com/download/

*現時点(2018年12月26日)では、Python 3.7 では TensorFlow がうまくインストールできないので Python 3.6 をインストールしていただく必要があります。
いったん最新のAnacondaを上のURLから取得してインストールしていただき、続けて以下のコマンドを打っていただく必要があります。
・Windowsの場合: conda install python=3.6
・MacOSの場合: sudo conda install python=3.6

*64bitのPCを推奨します。Mac、Windowsの別は問いません。
*メモリは8GB以上を推奨します。

ご所属企業・団体のPCをご利用の場合、セキュリティ上、上記のインストール許可を得られないケースもあるかと存じます。
そういった場合は、お申込み時に、選択欄から『PC貸出』を選択ください。
7,560円(税込)にて貸出いたします。
 ※PCの貸出は原則として1週間前までにお申し出ください。
 ※PC貸出代には、学校法人割引は適用されません。

*当日会場にて、実習教材データの入ったUSBメモリを配布します。USB経由のデータ受け取りがお難しいPCの場合も、『PC貸出』の選択をお願い致します。
*実習教材データはPC持込・貸出にかかわらず皆様に贈呈いたします。

*本件についての問い合わせ窓口: req@johokiko.co.jp



■セミナーポイント
まず、ディープラーニングの基本的な概念を理解するための講義を行います。次に、講義の中で紹介する概念知識をどのようにプログラミングするかについて、実習形式で説明していきます。サンプルプログラムを実行することで、ディープラーニングを使った画像の分類プログラムを体験します。最後に、学習や判定の出力内容について詳しく説明し、実務での応用につなげます。

■受講対象者は?
・ディープラーニングを基礎から学び、自身の業務への適用を検討している方
・AI・人工知能について学習・調査を進めている方 など

■受講することで得られる知識/ノウハウは?
・ディープラーニングの基本体系、考え方
・ディープラーニングを用いたプログラムの作り方
・ディープラーニングの実運用方法(演習をまじえて) など
 *Python、Jupyter Notebook、tensorflow を扱います。

セミナー内容

1 なぜいまディープラーニングか?
 1.1 人工知能と機械学習
  1.1.1 人工知能とはなにか?
  1.1.2 弱い人工知能
  1.1.3 強い人工知能
 1.2 機械学習とディープラーニング
  1.2.1 機械学習とはなにか?
  1.2.2 様々な機械学習
  1.2.3 ディープラーニングの登場

2 ディープラーニングプログラミング
 2.1 Python入門
  2.1.1 Pythonとはなにか?
  2.1.2 Pythonでできること
  2.1.3 Pythonプログラミング
 2.2 Jupyter Notebook入門
  2.2.1 Jupyter Notebookとはなにか?
  2.2.2 Jupyter Notebookでできること
  2.2.3 Jupyter Notebookでプログラミング

3 ディープラーニングとはなにか?
 3.1 ニューラルネットワーク入門
  3.1.1 ニューラルネットワークとはなにか?
  3.1.2 人工ニューロンの数理モデル
  3.1.3 人工ニューロンの学習アルゴリズム
  3.1.4 ニューラルネットワークの学習則
  3.1.5 バックプロパゲーション
  3.1.6 ニューラルネットワークの課題@
  3.1.7 ニューラルネットワークの課題A
 3.2 ディープラーニング入門
  3.2.1 ディープラーニングとはなにか?
  3.2.2 多層ニューラルネットワーク

4 ディープラーニングの応用
 4.1 入力データを用意する
 4.2 ネットワークを設計する
 4.3 ディープラーニングで学習する
 4.4 ディープラーニングで識別する
 4.5 出力結果を分析する

<質疑応答・名刺交換・個別相談>

セミナー番号:AC190308

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