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Zoom

★大量のデータが必要なディープラーニングではなく、データ量が少なくても使える
 パターン認識(サポートベクターマシン)を基礎からわかりやすく解説!
★機械学習による異常発見や劣化診断など、実務に即した応用事例も多数紹介します。

機械学習;パターン認識
―少ないデータでも有効な
機械学習Support Vector Machineの基礎と実際―
<Zoomによるオンラインセミナー>

講師

青山学院大学 理工学部・経営システム工学科 教授 小野田 崇 先生

講師紹介

■ご略歴:
 1986年3月 国際基督教大学 教養学部 理学科 卒業
 1988年3月 東京工業大学大学院 理工学研究科修士課程 原子核工学専攻 修了
 1988年4月 (財)電力中央研究所 経済研究所 情報システム部 入所
 1997年7月 GMD FIRST(現Fraunhofer FIRST)客員研究員(1年間)
 2007年4月 東京工業大学 知能システム科学専攻 連携教授(兼務,6年間)
 2012年7月 (財)電力中央研究所 システム技術研究所 副研究参事 情報数理領域リーダー
 2016年3月 (財)電力中央研究所 退職
 2016年4月 青山学院大学 理工学部 経営システム工学科 教授に就任

■専門および得意な分野・研究:
 統計的機械学習, 設備診断, サイバーセキュリティ, 人工知能, ビッグデータ分析

■本テーマ関連学協会での活動:
 人工知能学会 元理事,シニア編集委員

→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18日(金) 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、印刷物を郵送で送付致します。
 お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
 お申込みは4営業日前までを推奨します。
 それ以降でもお申込みは可能ですが(開催1営業日前の12:00まで)、
 テキスト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:
 Deep Learningが最近注目を集めていますが,Deep Learningを利用するにはなかなか現実の現場では収集できないような大変な量の学習データが必要です。
 本セミナーでは現場で起きている課題を有する実務者や研究開発者を対象に,少ないデータでも有効な機械学習Support Vector Machineの基礎を,微分の知識があれば理解できるようにきるだけ簡単に紹介し,実務へのサポートベクターマシン利用の判断ができるようになることを目的としています。

■ご講演中のキーワード:
 Support Vector,マージン,汎化能力,分類問題,パターン認識,最適化問題

■受講対象者:
 微分,最適化のちょっとした知識のある以下の方が対象
  ・様々な企業の現場で課題を抱える実務者
  ・企業などの研究開発者
  ・企業のトップに近い,システム開発の判断ができる方
  ・医療現場の医療情報データの利活用を考えている方

■必要な予備知識:
  基礎的な偏微分,最適化の知識

■本セミナーで習得できること:
  Support Vector Machineの基礎知識
  Support Vector Machineの適用ノウハウ
  パターン認識技術の現状
  機械学習の重要性

★過去、本セミナーを受講された方の声(一例):
 ・技術的内容だけでなく、応用事例もご紹介いただき大変参考になりました。
 ・とても有意義で勉強になりました。ありがとうございました。
 ・機械学習についてあまり理解ができていませんでしたが、大変わかりやすく、MLについての理解が進みました。応用事例の話も興味深く、もっと勉強していきたいと思いました。
 ・実例を交えた話が多く、とてもわかりやすかったです。内容が濃く満足です。

セミナー内容

1. パターン認識の概要
  1.1 パターン認識とは
  1.2 パターン認識で何ができるのか?
  1.3 多変量解析に基づくパターン認識の手法
    (1)マハラノビス距離
    (2)線形判別分析
  1.4 機械学習に基づくパターン認識の手法
    (1)k-近傍法
    (2)ニューラルネットワーク
    (3)RBFネットワーク
    (4)サポートベクターマシン(SVM)

2. サポートベクターマシンの基礎>
  2.1 線形SVM
    (1)線形SVMとは
    (2)簡単な定式化
    (3)ハードマージン
    (4)データに誤りがある場合のサポートベクターマシン
    (5)ソフトマージン
  2.2 非線形SVM
    (1)非線形SVMとは
    (2)簡単な定式化
    (3)カーネル関数
    (4)カーネルトリック

3. 1クラス(正常データしかない場合の)サポートベクターマシンの基礎
  3.1 Support Vector Data Description
    ※異常発見のような正常データしかない状況から異常を発見する
    (外れ値検出する)ためのSupport Vector Machineについて話す予定です。

4. 機械学習の応用例
  4.1 さび画像へのパターン認識適用による劣化度判定と設備診断事例紹介
  4.2 電流値,電圧値,ガス分析データなどの計測データと
    サポートベクターマシンを用いた事例紹介
  4.3 設備異常予兆発見支援への適用事例の紹介

セミナー番号:AG201241

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