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
関連するセミナー・出版物
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する 関連するセミナー・出版物を探す

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
ページのトップヘ

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
ページのトップヘ

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
ページのトップヘ

主催

サイエンス＆テクノロジー 株式会社
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
: 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

  • 2名様以上でお申込みの場合、
    1名あたり 20,000円(税別) / 22,000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 38,000円(税別) / 41,800円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 40,000円(税別) / 44,000円(税込)
    • 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。
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する
ページのトップヘ

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
2026/3/31 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 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
2026/4/13 Excel業務をPythonで置き換えるデータ解析の実践 オンライン
2026/4/15 Pythonと生成AI/AIエージェントによるデータ分析入門 オンライン
2026/4/15 生成AI時代のPythonデータ分析 オンライン
2026/4/16 MI, 生成AIを活用した材料開発の高速化、効率化 オンライン
2026/4/16 第一原理計算とLightGBMを活用したマテリアルデータエンジニアリングとその活用事例 オンライン
2026/4/16 生成AI時代のPythonデータ分析 オンライン
2026/4/17 因子ごとの最適条件を少ない実験回数で見つける統計的手法「実験計画法」 & 汎用的インフォマティクス「非線形実験計画法」 オンライン
2026/4/20 統計学入門から多変量解析へ オンライン
2026/4/21 統計学入門から多変量解析へ オンライン
2026/4/22 Excel業務をPythonで置き換えるデータ解析の実践 オンライン
2026/4/22 AI搭載システムの品質・安全保証技術と検証のポイント オンライン
2026/4/23 AI搭載システムの品質・安全保証技術と検証のポイント オンライン
2026/4/23 AI/機械学習が「遅い・重い・回らない」ボトルネックの原因と対処法 オンライン
2026/4/24 統計的組合せ最適化 : 実験計画法とプログラミング不要のAIを使った汎用的インフォマティクス : 非線形実験計画法実践入門 オンライン
2026/4/24 AI/機械学習が「遅い・重い・回らない」ボトルネックの原因と対処法 オンライン
2026/4/24 外観検査の自動化における画像認識の基礎と生成AI活用の最新動向 オンライン
2026/4/27 外観検査の自動化における画像認識の基礎と生成AI活用の最新動向 オンライン
2026/5/11 機械学習原子間ポテンシャルの基礎と構築法 オンライン
ページのトップヘ