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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

★ディープラーニングを基礎から理解したい方、必聴!
★流行りの機械学習・人工知能を原理から学び、この技術でどんな事業ができそうなのかを考えられるようになるセミナーです。
★敵対的生成ネットワーク(GAN)についても、応用例を交えて講義中に解説します。

深層学習(ディープラーニング)の
基本的な原理を理解しよう

〜誤差逆伝播法、確率的勾配降下法などの
深層学習の原理をわかりやすく〜
<Zoomによるオンラインセミナー>

講師

慶応義塾大学 理工学部情報工学科 教授 萩原 将文 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:
1982年慶應義塾大学工学部電気工学科卒業。
1987年慶應義塾大学大学院博士課程修了、工学博士。同年同大助手。
1991年度〜1992年度スタンフォード大学訪問研究員。
 慶應義塾大学専任講師、助教授を経て、
2002年より慶應義塾大学理工学部教授。
IEEE(米国電気電子学会)論文賞、日本感性工学会論文賞・技術賞、日本神経回路学会最優秀研究賞、日本知能情報ファジィ学会論文賞などを受賞。

■専門および得意な分野・研究:
 視覚情報処理、言語情報処理、感性情報処理とこれらを融合する新しい人工知能・ニューラルネットワークをめざした研究を行っています。

■本テーマ関連学協会での活動:
日本神経回路学会理事、日本デザイン学会理事、人工知能学会理事、日本知能情報ファジィ学会理事・副会長・会長を歴任。

→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12月14日(月) 10:30-16:30
●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。


■ 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

セミナーポイント

■はじめに:
 深層学習を実際に使ってみたご経験のある方は増えていると思います。プログラムは指示通りに動いてくれますが、一方で何かが不足していると感じませんか?それは、根本的な原理の理解です。深層学習の基本原理が理解できると、以下のように、一段高い場所から深層学習が見えてくるようになります。
 1) 現在の深層学習の全体像を把握できる。
 2) 次々に発表される先端研究のおおまかな把握が楽になる。
 3) 効果的でユニークなアプリケーション開発が可能となる。
 本講座では、深層学習で広く用いられている代表的な学習アルゴリズムについてわかりやすく解説します。

■ご講演中のキーワード:
 誤差逆伝播法、確率的勾配降下法、最急降下法、深層自己符号化器、畳込みニューラルネットワーク、再帰ニューラルネットワーク

■受講対象者:
 ・ディープラーニングを使ってみたけれど、その根本的な原理を理解したい方。
 ・ディープラーニングの本質の理解により、新たなビジネスを展開したい方。

■必要な予備知識:
 ・高校2年生レベルの微分の知識(セミナー中に簡単な復習を行います)。

■本セミナーで習得できること:
 ・深層学習の基本的な原理の理解
 ・深層学習での代表的な学習アルゴリズムの理解
 ・先端的研究の概要の理解への橋渡し

★過去、本セミナーを受講された方の声(一例):
 ・丁寧に解説いただき、文系出身者でもわかりやすかったです。
 ・ざっくり動かすセミナーと合わせると理論がよくわかった。
 ・ディープラーニングを簡単に説明する講座は多いが、イマイチ理論的にスッキリしなかった。
  でもこの講座は後半になると駆け足になったりもせず、わかりやすくてよかった。
  偏微分のところの意味がよくわかった。
 ・ただ黙々と話す感じではなく、楽しく受講できた。
 ・難しい数式をわかりやすくご説明いただきました。より深い理解のためのよい勉強となりました。
 ・全体的にわかりやすかったです。
  自身の数学スキルが足らず、数式は難しかったですが、今後教えていただいたことを復習していきます。
 ・基本的な考え方、理論への理解が非常に進められて大変有益でした
 ・導入としてLMSの説明は良いと思う。
  本格的に学習する前の足掛かりとして役立ちました。とてもわかりやすかったです
 ・本を自習していて自力では躓いていたところを丁寧に解説して頂きました。ありがとうございました。

セミナー内容

1.深層学習のいろいろ
 1)深層学習の3つの流れ
 2)代表的な深層学習
   a) 階層型ニューラルネットワーク
   b) リカレントニューラルネットワーク
   c) 畳み込みニューラルネットワーク
   d) 深層ボルツマンマシン

2.最急降下法 〜ニューラルネットワークの基本原理〜 を理解しよう
 1)ニューラルネットワークを最も単純化しよう
    〜簡単なディジタルフィルタとして〜
 2)誤差を小さくするためには
 3)微分の復習
 4)学習アルゴリズムの導出

3.ニューラルネットワークに適用しよう
    〜誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)〜
 1)出力層に近い層は簡単
 2)1層奥に入るにはアイデアが必要だった
     〜誤差を逆に伝搬させる〜
 3)非線形性が効果的である理由を理解しよう
 4) 実際の応用例

4.畳み込みニューラルネットワーク
 1)単純型細胞と複雑型細胞
 2)畳み込み
 3)プーリング
 4) 実際の応用例

5.敵対的生成ネットワーク(GAN)
 1)簡単な動作原理
 2)実際の応用例

6.深層学習の課題と今後の発展
 1)現在の深層学習の課題
 2)今後の発展の方向性

7.まとめ


<質疑応答・個別質問・名刺交換>

セミナー番号:AG201236

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