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はこちら→ req@johokiko.co.jp



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Zoom見逃し視聴あり

オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

〇近年のAIの主流である機械学習・深層学習の基礎をしっかり理解出来ます!
〇Pythonの機械学習ライブラリを用いた実装例を紹介し,簡単なプロトタイプが作れるようになることを目指します.

機械学習の基礎と業務活用のための問題設計
〜機械学習・深層学習の基礎理解から始める業務活用への取り組み〜


<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

福井大学 工学部 電気電子情報工学科 准教授 長谷川 達人 先生

講師紹介

■ご略歴:
2009年 石川工業高等専門学校 電子情報工学科 卒業
2011年 金沢大学 工学部 情報システム工学科 卒業
2011年 株式会社富士通北陸システムズ システムエンジニア
2014年 東京医療保健大学 医療保健学部 医療情報学科 助手
2015年 金沢大学 大学院自然科学研究科 博士後期課程 修了 博士(工学)
2017年 福井大学 工学部 電気電子情報工学科 講師
2020年 同上 准教授

■ご専門および得意な分野・研究:
・センサを用いた人の行動認識
・深層学習応用

■本テーマ関連学協会でのご活動:
・IEEE,情報処理学会 各正会員
・IEEE名古屋支部, 若手奨励賞, 2021
・情報処理学会第100回MBL研究会, 優秀発表賞, 2021
・DICOMO 2020, 優秀プレゼンテーション賞, 2020


日時・受講料

●日時 2022年2月28日(月) 10:30-16:30
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】: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

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名52,800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41,800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。


■ 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」


セミナーポイント

■はじめに
 AI,機械学習,ディープーラニングという用語をよく聞く時代になりました.本セミナーでは,近年のAIの主流である機械学習・深層学習の基礎を理解し,業務活用に向けた問題設計が行えるようになることを目指します.また,Pythonの機械学習ライブラリを用いた実装例を紹介し,簡単なプロトタイプが作れるようになることを目指します.

■ご講演中のキーワード:
 機械学習,深層学習,教師あり学習,ハイパーパラメータ

■受講対象者:
 ・機械学習が気になっているが,学習が進まず困っている方
 ・手元に分析用のデータがあるが,扱いに困っている方
 ・機械学習を用いた問題設計を行い,業務改善を行いたい方
 ・その他,本テーマに興味のある方ならどなたでも受講可能です.

■必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど:
 ・1種類以上のプログラミング言語の使用経験があることが望ましいです.

■本セミナーで習得できること:
 ・機械学習の基礎知識
 ・構造化データを用いた教師あり学習の問題設計・実装・評価
 ・深層学習を用いた画像認識モデルの実装

セミナー内容


1.機械学習と深層学習の基礎
 ・教師あり学習
 ・構造化データと非構造化データ
 ・データセットと課題の定義
 ・応用事例紹介

2.機械学習の実践と評価
 ・構造化データの自動分類(プログラム解説)
 ・深層学習
 ・画像データの自動分類(プログラム解説)
 ・モデルの評価
 ・業務活用のための問題設計

3.ハイパーパラメータチューニング
 ・ハイパーパラメータとは
 ・チューニング手法
 ・ライブラリを用いた実践(プログラム解説)

4.深層学習の実践

 ・転移学習
 ・多入力・多出力モデルの実践(プログラム解説)

セミナー番号:AD220246

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