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はこちら→ req@johokiko.co.jp



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オンライン受講/見逃視聴なし → 

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★Pythonで機械学習・パターン認識を実装するための「はじめの一歩」に最適!
★基礎からモジュール・パッケージの解説や使いこなすためのポイント、ディープラーニング実装の流れ、今後自力で開発を進める際のおススメ情報源まで。

人工知能を支える

パターン認識・機械学習

Pythonによる実装入門

〜基礎からディープラーニングの利用まで〜

<Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり>

講師

名古屋大学 情報学研究科 講師 川西 康友 先生

講師紹介

■ご略歴:
2012年 京都大学大学院 情報学研究科 博士後期課程修了.
2012年 京都大学 学術情報メディアセンター 特定研究員.
2014年 名古屋大学 未来社会創造機構 特任助教.
2015年 名古屋大学 情報科学研究科 助教.
2017年 名古屋大学 情報学研究科 助教.
2020年 名古屋大学 情報学研究科 講師.
現在に至る.

■ご専門および得意な分野・研究:
防犯カメラ・車載カメラ映像を対象とした,人物検出・追跡・検索を含む人物画像処理に関する研究に従事.

■本テーマ関連学協会でのご活動:
2011年 パターン認識・メディア理解(PRMU)研究会 研究奨励賞受賞.

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2021年2月24日(水) 13:00-16:30 *途中、複数回の小休憩を挟みます。

●受講料
 【オンライン受講(ライブ配信):見逃し視聴なし】:1名41,800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30,800円

 【オンライン受講(ライブ配信):見逃し視聴あり】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。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp


※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・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
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナー開催にあたって

■はじめに
 本セミナーでは、近年注目されている人工知能の基礎技術である、パターン認識・機械学習について解説し、Pythonを用いた実装の流れとポイントを解説します。また,そのために必要なPythonの基礎やモジュール・パッケージについても解説します。最後には、近年注目集めるDeep Learningの実装方法についても解説します。

■受講対象者:
・人工知能・機械学習を業務で利用しようとしている方
・Pythonを学んでみたい方
・Deep Learningの利用を考えている方
・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:
・何語でも良いが少しでもプログラミングに関する経験
・人工知能や機械学習という言葉を聞いたことがある程度の知識

■本セミナーで習得できること:
・パターン認識・機械学習とは何かについての知識
・Pythonプログラミングの基礎知識
・Pythonでのパターン認識・機械学習の方法
・Deep Learningの実装方法に関する知識
など

■本セミナー受講者特典として、セミナー中に紹介したソースコードを配布致します。

セミナー内容

1.はじめに
 1.1 パターン認識と機械学習
 1.2 機械学習の枠組み
 1.3 機械学習に基づくパターン認識手法(ポイントをかいつまんで紹介)
  1)k近傍法
  2)線形識別関数
   ―単純パーセプトロン、サポートベクトルマシン
  3)アンサンブル学習
   ―ランダムフォレスト
  4)ニューラルネットワーク
   ―多層パーセプロトン、深層学習
 1.4 最先端手法と応用例

2.Pythonでの機械学習
 2.1 scikit-learnを用いた機械学習の枠組み
 2.2 使用するクラス分類器
 2.3 Pythonでの機械学習の実際の流れ
  1)必要なモジュールの読み込み
  2)特徴量の読み込み
  3)識別器の初期化・学習
  4)評価
  5)結果の集計・出力
  6)学習した識別器の保存、読み込み
 2.4 各種クラス分類手法の比較
  ―様々な識別器での結果、クロスバリデーション

3.Deep Learningの利用
 3.1 Kerasを用いたクラス分類器としてのDeep Learning
 3.2 Kerasを用いた特徴抽出を含めたDeep Learning
   ―畳み込みニューラルネットワーク
 3.3 学習済みモデルの読み込みと利用

4.開発の参考となるオススメ文献・サイト

5.まとめ・質疑応答

■ご講演中のキーワード:

Python、パターン認識、機械学習、SVM、Deep Learning、CNN

セミナー番号:AD210218

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