ディープラーニング 演習 セミナー

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医薬・機器・化粧・食品系セミナー

「ディープラーニングについて初めて学習したい!」
「人工知能や機械学習、深層学習などの言葉の意味から知りたい!」
「ハンズオン形式で理解を深めたい!」
という方におすすめのディープラーニング初心者向けのセミナー!!

ディープラーニング入門【PC実習】
〜プログラミング、数学、そして深層学習の基礎まで〜

講師

SAI-Lab株式会社 代表取締役 博士(物理学) 我妻幸長 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■経歴
「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。
https://sai-lab.co.jp
東北大学大学院理学研究科修了。理学博士(物理学)。
興味の対象は、人工知能(AI)、人工生命(ALife)、シンギュラリティなど。
オンライン教育プラットフォームUdemyで、2.5万人以上にAIを教える人気講師。
エンジニアとして、VR、ゲーム、SNSなどジャンルを問わず様々なネイティブアプリを開発し、数々の技術関連イベントに登壇。
著書に、「はじめてのディープラーニング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション-」(SBクリエイティブ)。共著に「No.1スクール講師陣による 世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」(技術評論社)。

■専門および得意な分野・研究
人工知能(AI)、ディープラーニング

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年8月26日(月) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん4階第1特別講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名54,000円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき43,200円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料1名30,780円となります。→「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。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■講座のポイント
本講座では、「はじめてのディープラーニング」の著者がディープラーニングをゼロから解説します。
AIに必要なPython、数学の知識を身につけた上で、ディープラーニングをフルスクラッチで構築しましょう。
人工知能(AI)、特にその一分野であるディープラーニングは世界中の人々の関心を集めており、自動運転、ファイナンス、流通、アート、研究、さらには宇宙探索に到るまで、様々な分野で活用をされ始めています。
本講座では、受講者もハンズオン形式で手を動かしながら少しずつ丁寧に、ディープラーニングの本質を学びます。

※本セミナーは書籍「はじめてのディープラーニング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション-」を使用して行います。当日、受講者全員に配布致します。
※実習で使用するPCは弊社でご用意致します。

■受講対象者
・初めてディープラーニングや人工知能について学習する方
・用語の意味など、基礎から学習したい方
など

■受講後、習得できること
・人工知能に必要なPythonの基礎
・人工知能に必要な数学の基礎
・ニューラルネットワークの基礎
・ディープラーニングの基礎

■講演中のキーワード
・ディープラーニング
・深層学習
・人工知能
・AI
・機械学習

セミナー内容

1 イントロダクション
 1.1 研修のスケジュールについて
 1.2 講師の自己紹介

2 人工知能の概要
 2.1 主な用語説明
 2.2 人工知能とは
  2.2.1 機械学習
  2.2.2 ディープラーニング
 2.3 人工知能の主な活用先
 2.4 主なフレームワークのご紹介(PyTorch、chainer、Kerasなど)
    ※今回はフレームワークは使用しません

3 Pythonの基礎
 3.1 なぜPythonなのか
 3.2 Pythonを使うメリット
 3.3 Pythonの使い方
  3.3.1 変数、四則演算
  3.3.2 リストとタプル、辞書
  3.3.3 内包表記
  3.3.4 関数
  3.3.5 クラス

4 人工知能への理解をより深めるための数学の基礎
 4.1 基礎的な表記
 4.2 微分
 4.3 線形代数
 4.4 確率・統計

5 ニューラルネットワーク
 5.1 神経細胞と人工ニューロン
 5.2 順伝播と逆伝播
 5.3 順伝播の数学的表記
 5.4 ニューラルネットワークの実装

6 バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)
 6.1 ヘッブ則とデルタ則
 6.2 パックプロパゲーションを数式で表す
 6.3 回帰と分類
 6.4 エポックとバッチ
 6.5 バックプロパゲーションを行列で表す
 6.6 シンプルなバックプロパゲーション

7 ディープラーニング
 7.1 過学習とは
 7.2 ドロップアウト
 7.3 最適化アルゴリズム
 7.4 Iris data set
 7.5 花の品種をディープラーニングで分類する

8 最後に
 8.1 さらに学びたい方へ(書籍、ウェブサイト等のご紹介)

質疑応答

セミナー番号:AA190874

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