機械学習 セミナー ディープラーニング XAI GAN 説明できるAI LSTM

サイトマップサイトマップ よくあるお問合わせよくあるお問合せ リクエストリクエスト セミナー会場セミナー会場へのアクセス リンクリンク
セミナーのメニュー
  ヘルスケア系
ライブ配信
6月
7月
8月
9月〜

化学・電気系 その他各分野
ライブ配信
6月
7月
8月
9月〜
出版物出版物
新刊図書新刊図書 月刊 化学物質管理Gmpeople
通信教育講座通信教育講座
LMS(e-learning)LMS(e-learning)
セミナー収録DVDDVD
電子書籍・学習ソフトDVD
セミナー講師のコラムです。講師コラム
  ↑2020/5/29更新!!
お申し込み・振込み要領お申込み・振込要領
案内登録案内登録
↑ ↑ ↑
新着セミナー、新刊図書情報をお届けします。

※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



SSL GMOグローバルサインのサイトシール  


機械学習 セミナー ディープラーニング XAI GAN 説明できるAI LSTM

★機械学習やディープラーニングの基礎を学びたい方、精度向上のテクニックを知りたい方、手法やフレームワークの種類など、機械学習の入り口としてもお勧めのセミナーです!
★説明できるAI(XAI)とは?最近話題の「GAN」や「LSTM」は異常検知や時系列データ処理においてどのように使えるのか?最新情報も解説。

実務に使うための
機械学習・ディープラーニング
<Zoomによるオンラインセミナー>

講師

横浜国立大学 大学院環境情報研究院 講師 白川 真一 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:
 2009年3月、横浜国立大学大学院環境情報学府修了、博士(工学)
 2009年4月〜2010年3月、日本学術振興会特別研究員(PD)
 2010年4月〜2012年3月、株式会社富士通研究所 研究員
 2012年4月〜2013年3月、青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科 助手
 2013年4月〜2015年3月、青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科 助教
 2015年4月〜2016年4月、筑波大学システム情報系 助教
 2016年4月〜現在、横浜国立大学大学院環境情報研究院 講師

■専門および得意な分野・研究:
 人工知能、知能情報処理、進化計算、機械学習、画像処理・認識

■本テーマ関連学協会での活動:
 電気学会 実社会システムの高度なAI化を目指した機械学習技術応用協同研究委員会 幹事(2017年4月〜現在)
 計測自動制御学会 システム工学部会 幹事(2016年1月〜2017年12月)
 電気学会 大規模・複雑システムのモデリング・シミュレーション・最適化技術協同研究委員会 幹事(2014年10月〜2016年9月)

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2020年6月23日(火) 10:30-16:30
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みお願い致します。
 (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●会場 [神奈川・川崎]川崎市産業振興会館 会場での講義は行いません。
本セミナーはZoomによるオンラインセミナーに変更となりましたので、お好きな場所で受講が可能です。
※PCもしくはスマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。

●受講料 1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300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。
 ●Zoom配信につきましては受講環境を必ずご確認ください。
  https://zoom.us/test
  上記サイトよりテストミーティングを受けられます。


 ・Zoomアプリのインストール、zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
    →参加方法はこちら


 ・オンラインセミナー受講用のPC貸出について:
 受講用PC貸出希望の方は、1台 8,800円(消費税/送料込)でお貸出し致します。
 備考欄に『オンラインセミナー用PC貸出希望』とご記入ください。
 またPCの配送先がご登録住所と異なる場合、配送先のご住所も備考欄にご記載ください。
    →貸出PCに関する詳細はこちらをご確認ください。

 ●資料につきましてはセミナー5日前前後に
  紙媒体にてお申し込み時の住所へ送付いたします。
  ※企業に所属される方でご自宅などを希望する場合は備考欄へご記入ください。

  何かご不明な点がございましたらお問い合わせ下さい。
  →req@johokiko.co.jp


■ 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

■はじめに:
 知的な処理をコンピュータやロボットで実現しようとする「人工知能」は,様々な分野で大きな注目を集めています.それに伴って,現代の人工知能を支える「機械学習」や「ディープラーニング」といった技術の重要性はますます高まっています.特に,ディープラーニングの登場により画像認識の精度は飛躍的に向上しました.
 本セミナーでは「機械学習」の考え方やアルゴリズムを基礎からじっくり解説します.セミナー後半では,画像認識への応用を中心に「ディープラーニング」について説明します.
 本セミナーを通して,機械学習・ディープラーニングの考え方,どのような問題に適用できるのか,実際の問題に応用するためには何が必要なのか,などについて知識を身につけていただくことがねらいです.

■ご講演中のキーワード:
 人工知能、機械学習、ディープラーニング、最適化、画像認識

■受講対象者:
 ・機械学習やディープラーニングの基礎知識を習得したい方
 ・業務に機械学習が使えないか検討中の方
 ・ディープラーニングによる画像認識の導入を検討している方

■必要な予備知識:
 ・高校卒業レベルの数学の知識

■本セミナーで習得できること:
 ・機械学習の考え方、基礎知識
 ・機械学習の典型的な手法とそれらの使い分け
 ・機械学習、ディープラーニングの画像認識への応用方法

★過去、本セミナーを受講された方の声(一例):
 ・白川先生の講義は非常にわかりやすく、且つ、レベルが高いところも触れてくださいました。
  資料もたくさんあって参考になり、いいと思います。
 ・実際に使うときの注意点があって参考になる。テキストのボリュームがあってよかった。
 ・概要を知ることができました。大変勉強となりました。
 ・SVMやK近傍法など今までよくわからなかったことが理解できるようになった。
 ・わかりやすい説明で初学者には理解しやすい内容だった。とても勉強になりました。
 ・広範囲にわたり、まとまりの良い講義でした。

セミナー内容

1. 機械学習入門
  1)機械学習と人工知能の関係
  2)機械学習のこころ(基本的な考え方)
  3)機械学習で実現できること
  4)機械学習の構成要素:モデル,損失関数,最適化

2. 機械学習の基礎
  1)機械学習手法の分類(教師あり学習 / 教師なし学習 / 強化学習)
  2) 機械学習の手順と評価方法
  3) 機械学習手法の例
    @線形回帰
    Aロジスティック回帰
    Bニューラルネットワークとディープラーニング
    C決定木とランダムフォレスト
    D最近傍法
    Ek-meansクラスタリング
    F主成分分析
  4)Pythonの機械学習ライブラリscikit-learn

3. ディープラーニングの応用
  1)画像認識の基礎
    @画像データについて
    A画像認識の難しさ
    B前処理・特徴抽出
    C機械学習による画像認識
  2) 畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network; CNN)
    @CNNによる画像分類
    ACNNによる物体検出
  3) AutoencoderとGenerative Adversarial Network (GAN)
    @画像生成・画像修復への応用
    A異常検知への応用
  4) ディープラーニングによる時系列データ処理
    @リカレントニューラルネットワーク
    ALong Short-Term Memory (LSTM)
  5) ディープラーニングの性能を向上させるいくつかのテクニック
    @過学習を起こさないためには?
    A学習をうまく進めるには?
    B事前に決定するパラメータやネットワーク構造を決めるには?
  6) ディープラーニングモデルの解釈性と説明できるAI
  7) ディープラーニングのフレームワーク
   (Pytorch / TensorFlow / Keras / Neural Network Console)

4. 機械学習を上手く応用するために
  1)対象問題の整理と定式化
  2)データの取得 / 前処理 / 特徴抽出
  3)アルゴリズムの選択
  4)ハイパーパラメータの調整

セミナー番号:AC200646

top

注目の新刊

雑誌 月刊化学物質管理

化粧品処方

AIビジネス戦略

医薬品・医療機器包装規制

食品・化粧品包装規制

CSV文書作成例

オミクス解析

藻類ビジネス

データ・プライバシー

自然言語処理技術

新時代植物工場

分野別のメニュー

化学・電気系他分野別一覧

  植物工場他

  機械学習他

ヘルスケア系分野別一覧

  海外関連

  医療機器

各業界共通
マーケティング・人材教育等

「化学物質情報局」

特許・パテント一覧 INDEX
(日本弁理士会 継続研修)

印刷用申込フォーム    

セミナー用

書籍用

会社概要 プライバシーポリシー 通信販売法の定めによる表示 商標について リクルート
Copyright ©2011 情報機構 All Rights Reserved.