技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー

Pythonによる機械学習・パターン認識とディープラーニングへの応用

Pythonによる機械学習・パターン認識とディープラーニングへの応用

東京都 開催 会場 開催

開催日

  • 2017年5月30日(火) 10時30分16時30分

プログラム

 本セミナーでは、Pythonによるパターン認識・機械学習の基礎及び、プログラムによる実装方法について解説します。SVMやRandom Forestなどのこれまで広く利用されてきたクラス分類法に加え、近年ではDeep Learningが広く注目されています。
 本セミナーでは、パターン認識とは何かを理解した上で、Pythonを用いて様々なクラス分類器が簡単に利用できることを知り、それらを使いこなせるようになることを目的としています。

  1. はじめに
    1. パターン認識・機械学習とは
    2. パターン認識の例
    3. パターン認識の基礎
  2. Pythonの概要
    1. Pythonとは
    2. Pythonの利用環境
    3. 基礎となるPythonライブラリ
  3. Pythonでの機械学習
    1. scikit – learnを用いた機械学習の枠組み
    2. 特徴量の読み込みと分類
    3. 各種クラス分類手法の切り替え
    4. 各種クラス分類手法の比較
  4. Deep Learningの利用
    1. クラス分類器としてのDeep Learning
    2. 特徴抽出を含めたDeep Learning
  5. まとめ
    • 質疑応答

講師

  • 川西 康友
    名古屋大学 大学院 情報科学研究科
    助教

会場

株式会社 技術情報協会
東京都 品川区 西五反田2-29-5 日幸五反田ビル8F
株式会社 技術情報協会の地図

主催

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 50,000円 (税別) / 54,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 48,600円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、
    1名あたり 45,000円(税別) / 48,600円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 54,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 97,200円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 145,800円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 他の割引は併用できません。
本セミナーは終了いたしました。

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2026/3/9 生成AIによる特許調査・分析の現状と実務への適用 オンライン
2026/3/9 AI外観検査の最新動向と導入、運用ポイント オンライン
2026/3/10 Pythonを用いた高分子材料の画像解析入門 オンライン
2026/3/11 生成AIとPython/LangChainを活用した次世代AIエージェント構築ワークショップ オンライン
2026/3/13 開発・生産現場で諸課題を解決に導くデータ駆動型手法 / ディープニューラルネットワークモデル / MTシステムの基礎と応用 オンライン
2026/3/16 小規模実験の自動化による研究開発の効率化と再現性向上 オンライン
2026/3/16 Excel・Pythonで学ぶ製造業向けデータ解析と実務への応用 オンライン
2026/3/17 Excel・Pythonで学ぶ製造業向けデータ解析と実務への応用 オンライン
2026/3/18 工学・心理実験のための統計的思考とPython実践 オンライン
2026/3/18 AI外観検査の最新動向と導入、運用ポイント オンライン
2026/3/19 AIの選択・精度・効率・構造・コストなどの最適化原理 オンライン
2026/3/23 工学・心理実験のための統計的思考とPython実践 オンライン
2026/3/23 データ同化とベイズ最適化を組み合わせた物質探索手法 オンライン
2026/3/24 データ同化とベイズ最適化を組み合わせた物質探索手法 オンライン
2026/3/26 データ駆動型の化学・材料関連研究の最新動向と小規模データの活かし方 オンライン
2026/3/30 フィジカルAI時代における知能化センシングの基礎と応用 オンライン
2026/3/31 フィジカルAI時代における知能化センシングの基礎と応用 オンライン
2026/3/31 Pythonで学ぶデータ解析・機械学習を理解するための線形代数入門 オンライン
2026/4/10 生成AIの能力を限界まで引き出し実務に活用するプロンプト戦略 オンライン
2026/4/10 データ駆動型の化学・材料関連研究の最新動向と小規模データの活かし方 オンライン