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※リクエスト・お問合せ等
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 → 

〇機械学習の基本とディープラーニングの基本を極力数式なしで説明します。
〇講師が実際のデータを操作することで、データをどう扱うかを学習していきます。

フレームワークによる機械学習・ディープラーニングの基礎
〜画像(分類)、音(異常検知)、自然言語(トピック分類)、それぞれの例で解説〜


<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

株式会社LINK.A (リンクドットエイ) 代表取締役 太田桂吾 先生

講師紹介

■ご略歴:
岡山大学 文学部卒業
システムエンジニアとして25年勤務

■ご専門および得意な分野・研究:
機械学習・ディープラーニング

日時・受講料

●日時 2022年8月22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。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。


■ 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、印刷物を郵送もしくはメール送付のどちらかを検討中です。
 お申込については4営業日前までのお申込みを推奨します。
 それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
 テキストが郵送となった場合、資料の到着がセミナー後になる可能性がございます。


●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。
(GWや年末年始・お盆期間等を挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間の設定を延長します。)
 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
 機械学習の基本とディープラーニングの基本を極力数式なしで説明します。
そのため、初学者でも現在話題となっているAIの中身がどうなっているかを学習することができます。
講師が実際のデータを操作することで、データをどう扱うかを学習していきます。
画像(分類)、音(異常検知)、自然言語(トピック分類)、それぞれの例で解説しますので、それぞれがどのように取り扱われるかが具体的に学習できます。

■ご講演中のキーワード:
機械学習
ディープラーニング
深層学習
PyTorch

■受講対象者:
・ 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:
・ この分野に興味のある方なら、特に予備知識は必要ない。

■本セミナーで習得できること:
・機械学習の基礎知識
・フレームワークを活用した機械学習、深層学習のプログラム実行方法
・企業内での課題解決

セミナー内容

1.機械学習/ディープラーニングと統計
(1).統計をとるとはどういうことか
(2).2つのデータ、どれくらい似ている(違っている)か
(3).統計と機械学習/ディープラーニングの関係
(4).機械学習/ディープラーニングの手法概観
(5).機械学習/ディープラーニングで最も重要なこと

2.データを用意する
(1).データの定義
(2).扱うデータの特性を把握する
a.時間軸/場所の考慮
b.データを発生させるもの
(3)事象を数値情報
a.画像を数値情報へ変換する
b.言語を数値情報へ変換する
c.音を数値情報へ変換する
d.状態を数値情報へ変換する
(4).データの前処理
a.データの抜け、異常値
b.データの量を調整する(増やす/減らす)
c.正規化する
d.グラフに書く
e.他の手法

3.機械学習の基礎と実践

(1).機械学習をどう分類する
(2).データの種類からの分類
a.教師あり学習の基本
b.教師なし学習の基本
c.強化学習の基本
(3).結果からの分類
a.回帰
b.クラス分類

4.機械学習の基礎と実践
(1).Windowsで機械学習環境をオープンソースにて構築
a.使用可能なオープンソース一覧
b.Pythonの設定(Windows10端末の例)
(2).サンプルデータを機械学習で処理
a.Pythonを実行し結果を得る
(3).機械学習のプログラム解説

5.ディープラーニングの基礎と実践
(1)機械学習とディープラーニングの違いは?
a) ディープニューラルネットワークとは
b) 把握すべきディープニューラルネットワークの特性
(2)ディープラーニングの各手法を把握する
a) 畳み込みニューラルネットワーク CNN(Convolutional Neural Network)
b) 再帰型ニューラルネットワーク RNN (Recurrent Neural Network)
(3)ディープラーニングで画像分類する
a) 前処理の詳細
b) CNNで画像分類

6.このセミナーだけで終わらせないために

(1).twitter/ブログを通じた情報の収集

セミナー番号:AD220847

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