セミナー 機械学習 人工知能 ai ディープラーニング ベイズ 時系列

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セミナー 機械学習 人工知能 ai ディープラーニング ベイズ 時系列

*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:

★様々な機械学習・AI手法の正しい知識とデータ解析の定石を身につけ、問題・課題に対し適切に活用する!
★基礎から様々な手法の概要・使い方のコツやつまづきやすいポイント、そして最適化手法・最新動向までを詳解。
★ディープラーニングなどについては、一部簡単なデモを交えて解説します!

機械学習の基礎から学習の効率化・最適化の実践まで

講師

産業技術総合研究所
人間情報研究部門 情報数理研究グループ 研究グループ長
赤穂 昭太郎 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
1990年 東大・工学部工学系研究科・修士了
 同年 通産省工業技術院電子技術総合研究所 入所
2001年 独法化に伴い産業技術総合研究所・脳神経情報研究部門・情報数理研究グループ・研究グループ長
2015年 産業技術総合研究所・人間情報研究部門・情報数理研究グループ・研究グループ長
 産業技術総合研究所・人工知能研究センター兼任
 東工大・知能システム専攻連携教授

■ご専門および得意な分野・研究:
統計的機械学習や最適化,ニューラルネットワーク

■本テーマ関連学協会でのご活動:
日本神経回路学会理事

→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6月24日(月) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん5階 第2講習室 →「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 →

セミナー開催にあたって

■はじめに:
 機械学習に関する情報はインターネットなどを通じて手に入りやすくなりましたが,実際に自分の問題に機械学習を適用しようとするとどこから手を付けてよいのかよくわからない,いろいろ試してみたけどなかなかうまくいかないといったことがよくあります.
 本講座ではスパースモデリング・ベイズモデリング・ディープラーニングといった機械学習の手法の使い方のコツやつまづきやすいポイントなどについて解説します.

■受講対象者:
・機械学習によるデータ解析を始めたばかりの方から,少し始めてみたもののなかなかうまくいかないとお困りの方
・製品設計の複雑な最適化問題に関心がある方
・本テーマに興味のある方なら,どなたでも受講可能です.

■必要な予備知識:
 特に必要としませんが,線形代数・確率統計の基本知識があればより深く理解していただけると思います.

■本セミナーで習得できること(一例):
・機械学習を用いたデータ解析法の基本的な流れの理解
・機械学習でつまずきやすい点の習得
・機械学習を応用した最適化問題の解き方

セミナー内容

1.はじめに

2.機械学習の基礎

 1)機械学習の基本のき
 2)機械学習の最新動向・機械学習が出来ること
 3)スパースモデリング
 4)ベイズモデリング

3.機械学習の基本手順と注意点
 1)現場的(探索的)なデータ解析
 2)データの可視化
 3)あてはめと予測・局所最適解への対処
 4)モデルの種類と選択のポイント
 5)低次元化と欠損値の補完(クラスタリング)
 6)異常検出
 7)パターン認識の各手法や教師データの作り方

4.各種モデル化の効率化〜概要とポイント〜
 1)線形ガウスモデル
 2)ベイジアンネットによるモデル化
  a)概要
  b)ベイジアンネット
  c)ナイーブベイズ法
 3)カーネル法によるモデル化
  a)概要・関数の具体例
  b)サポートベクターマシン(SVM)の基礎と使い方
 4)アンサンブル学習・転移学習によるデータ利用
  a)概要
  b)ランダムフォレスト
  c)転移学習
 5)ディープラーニングの活用
  a)ニューラルネットワーク
  b)能力を向上する要素
  c)畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
  d)リカレントニューラルネットワーク
  e)最新動向・研究
  f)活用と問題点
  g)簡単なデモンストレーション
 6)意思決定と強化学習
  a)概要
  b)事例
 7)時系列モデリング
  a)状態空間モデルとパーティクルフィルタ
  b)解析のポイント
 8)まとめ
  a)基本的な考え方
  b)モデル選択のポイント

5.機械学習と最適化
 1)そもそも最適化とはなにか?
 2)最適化とベイズモデリング
 3)マルコフ連鎖モンテカルロ法による最適化
 4)事例(材料の合成条件、スペクトルデータの構造推定)

6.お勧め書籍

<質疑応答・個別質問・講師との名刺交換>

■ご講演中のキーワード:
 スパースモデリング、ベイズモデリング、ディープラーニング、最適化

セミナー番号:AC190623

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