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機械学習・ディープラーニングの画像認識への応用技術

機械学習・ディープラーニングの画像認識への応用技術

東京都 開催 会場 開催
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開催日

  • 2018年3月19日(月) 10時30分 ～ 16時30分

修得知識

  • 機械学習の考え方、基礎知識
  • 機械学習の典型的な手法とそれらの使い分け
  • 機械学習、ディープラーニングの画像処理・画像認識への応用方法

プログラム

　知的な処理をコンピュータやロボットで実現しようとする「人工知能」は、現在第3次ブームを迎えているといわれています。それに伴って、「人工知能」、「機械学習」、「ディープラーニング」といったキーワードが新聞やテレビなどにも頻繁に登場するようになっています。
　本セミナーでは現代の人工知能を支える重要な技術である「機械学習」について基礎からじっくり解説します。セミナー後半では、実際の応用先として画像処理や画像認識を例に、どのように機械学習が応用できるかを説明します。
　本セミナーを通して、機械学習の考え方、どのような問題に適用できるのか、実際の問題に応用するためには何が必要なのか、などについて知識を身につけていただくことがねらいです。

  1. 機械学習入門
    1. 機械学習と人工知能の関係
    2. 機械学習のこころ (基本的な考え方)
    3. 機械学習で実現できること
    4. 機械学習の構成要素
      • モデル
      • コスト関数
      • 最適化
  2. 機械学習手法の例
    1. 機械学習手法の分類
      • 教師あり学習
      • 教師なし学習
      • 強化学習
    2. 線形回帰
    3. ロジスティック回帰
    4. サポートベクターマシン
    5. ニューラルネットワーク・ディープラーニング
    6. 決定木
    7. 最近傍法
    8. k – meansクラスタリング
    9. 行列分解法
    10. 主成分分析
  3. 機械学習の画像処理・画像認識への応用
    1. 画像処理・画像認識の基礎
    2. 画像データについて
    3. 画像処理・画像認識の難しさ
    4. 前処理・特徴抽出
    5. 機械学習による画像認識
    6. ディープラーニングによる画像認識
    7. ニューラルネットワークの復習
    8. Convolutional Neural Network (畳み込みニューラルネットワーク)
    9. ディープラーニングの性能を向上させるいくつかのテクニック
    10. ディープラーニングのフレームワーク
      • TensorFlow
      • Chainer
      • Keras
  4. 機械学習を上手く応用するために
    1. 対象問題の整理と定式化
    2. データの取得,前処理,特徴抽出
    3. アルゴリズムの選択
    4. ハイパーパラメータの調整
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講師

  • 白川 真一 氏
    横浜国立大学 大学院環境情報研究院
    講師
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会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
東京都 千代田区 神田錦町3-1
株式会社オーム社 オームセミナー室の地図
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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
: 46,000円 (税別) / 49,680円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 61,560円 (税込) (3名まで受講可)
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