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深層学習 (Deep Learning) を用いた生成モデルの理論と応用事例

深層学習 (Deep Learning) を用いた生成モデルの理論と応用事例

～敵対的生成モデル (GAN) を中心に～
東京都 開催 会場 開催
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概要

本セミナーでは、「機械学習モデル」の基本から「敵対的生成モデル (GAN) 」「暗黙的生成モデル」を解説いたします。

開催日

  • 2018年3月16日(金) 11時00分 ～ 17時00分

プログラム

　深層学習 (Deep Learning) は大量の正解ラベル付きデータを活用して画像や音声の識別や変換を行うことを得意としている。そのため、いくら手元に大量のデータがあっても、まずは人の手で分類・タグ付けを行う必要があり、導入の障害となっていることがある。
　一方で深層学習を用いた生成モデルは、正解ラベルが限られていたり、全く与えられていない状態でも、ある程度有益な情報を抽出・発見できることが知られている。
　本セミナーでは変分自己符号化器 (VAE) や敵対的生成モデル (GAN) などの構造や理論的背景、応用事例について解説する。

  1. 生成モデルとは何か?
    1. 生成モデルと生成モデル
    2. グラフィカルモデル
  2. 深層生成モデル
    1. 変分自己符号化器 (VAE)
    2. 階層的深層生成モデル
    3. 自己回帰モデル
  3. 敵対的生成モデル (GAN)
    1. 基礎理論
    2. 応用事例
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講師

  • 松原 崇 氏
    北海道大学 大学院 情報科学研究院
    教授
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会場

ちよだプラットフォームスクウェア
東京都 千代田区 神田錦町3-21
ちよだプラットフォームスクウェアの地図
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主催

株式会社 トリケップス
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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
: 47,000円 (税別) / 50,760円 (税込)
1口
: 59,000円 (税別) / 63,720円 (税込) (3名まで受講可)
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