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Pythonで学ぶ畳み込みニューラルネットワークの入門講座

Pythonで学ぶ畳み込みニューラルネットワークの入門講座

～ディープラーニングの基礎となるニューラルネットの原理の理解 / ニューラルネットの具体的な実装方法 / 畳み込みニューラルネットの基礎及び構造と働き / 画像処理と画像フィルタの実際、畳み込みフィルタの適用方法～
東京都 開催 会場 開催
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開催日

  • 2019年11月11日(月) 13時00分 ～ 16時30分

受講対象者

  • 機械学習の応用分野に関連する技術者、研究者
    • 画像処理
    • 信号処理
    • 医療福祉
    • スポーツ分野
    • セキュリティ (監視カメラ、警備、防犯)
    • ロボット
    • コンピュータビジョン
    • 異常行動検出、異常領域検出
    • 統計
    • 経済学 など
  • 機械学習、パターン認識分野の技術者、研究者
  • これから機械学習、パターン認識に携わる技術者、開発者

修得知識

  • 機械学習とディープラーニングの基本技術
  • 特に、ディープラーニングの基礎となるニューラルネットの原理
  • ニューラルネットの具体的な実装方法
  • 畳み込みニューラルネットの基礎及び構造と働き

プログラム

　本講座では、ディープラーニングの基本技術である畳み込みニューラルネットワークについて、その基礎及び構成方法の基本を紹介します。人工知能や機械学習について概観した後、特に、ニューラルネットワークの基礎的な計算方法や、ネットワークの構成方法、またニューラルネットの学習方法について基礎から紹介します。また、それらの基礎技術を踏まえた上で、畳み込みニューラルネットについて、構成方法と動作の基礎を紹介します。

  1. 機械学習と畳み込みニューラルネットワーク
    1. 学習と機械学習
    2. ディープラーニングの成果
      • AlphaGo
    3. 人工知能とは
      • 強いAIと弱いAI
    4. 機械学習とは
      • 教師あり学習
      • 教師なし学習
      • 強化学習
    5. 機械学習の方法
      • 演繹と帰納
      • オッカムのカミソリ
      • ノーフリーランチ定理
      • データセットの構成方法
    6. さまざまな機械学習
    7. 進化的計算
    8. 群知能
    9. 強化学習
    10. ニューラルネットワーク
    11. 畳み込みニューラルネットワーク・ディープラーニング
  2. 畳み込みニューラルネットワークの基礎・構成と使い方
    1. 人工ニューラルネットワーク
    2. 人工ニューロンのモデル
      • 結合荷重、しきい値、伝達関数
    3. ニューラルネットワーク
      • 階層型ネットワーク
    4. ニューラルネットワークの学習
      • バックプロパゲーション
    5. バックプロパゲーションによるニューラルネッワークの学習
    6. バックプロパゲーションの原理
      • 誤差の逆伝搬
    7. バックプロパゲーションのアルゴリズム
      • コンピュータプログラムによる実装
  3. ディープラーニングと畳み込みニューラルネット
    1. ディープラーニングとは
    2. ディープラーニングの基礎
      • インターネット、ビッグデータ、ハードウェア技術の進歩
    3. ディープラーニングの具体的技術
      • 自己符号化器、畳み込みニューラルネットワーク
    4. 畳み込みニューラルネットワーク
    5. 画像処理と画像フィルタ
      • 画像フィルタと畳み込みフィルタ
    6. 画像フィルタの実際
      • 畳み込みフィルタの適用方法
    7. 畳み込みニューラルネットの概念
      • 階層型ニューラルネットの特殊な形式
    8. 畳み込みニューラルネットの構造
      • 畳み込み層とプーリング層
    9. 畳み込みニューラルネットワークの構成方法
      • 畳み込みそうとプーリング層の機能
    10. 畳み込みニューラルネットによる画像認識
      • コンピュータプログラムによる実装
  4. 機械学習・ディープラーニングの現状
    1. 機械学習・ディープラーニングでできること
    2. 機械学習・ディープラーニングの課題
      • 学習結果の解釈
      • 学習方法の設計
      • 他の手法との融合
    • 質疑応答
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講師

  • 小高 知宏 氏
    福井大学 工学部 知能システム工学科
    教授
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会場

連合会館

5F 502

東京都 千代田区 神田駿河台三丁目2-11
連合会館の地図
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主催

サイエンス＆テクノロジー 株式会社
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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
: 38,000円 (税別) / 41,800円 (税込)
複数名
: 20,000円 (税別) / 22,000円 (税込)

複数名同時受講の割引特典について

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    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) 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。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
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