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
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TensorFlowはGoogle社のディープラーニング (深層学習) フレームワークですが、ディープラーニングでは、ニューロンの働きを疑似的に多重化した ニューラル・ネットワークを利用しています。
本講座では、ディープラーニングの解説から始め、併せてPythonで記述するTensorFlowのプログラミング方式解説、TensorFlow稼働環境での具体的なサンプル実行と解説へと解説を行いますが。特にTensorFlowでディープラーニングを実現する手法に力点を置いて解説します。
具体的に、前半では、①ニューロンの働きを使用したニューラル・ネットワークのシステム上の表現を概説し、その後、②TensorFlow の基本的なコード記述 (Python) 方式を解説、③線形回帰等を使用したTensorFlowのディープラーニングを実現するコード記述スタイルへと進みます。後半では、④TensorFlowを実行する環境作成をGoogleのPaaSクラウド (Compute Engine) 上に作成する手順を解説し、⑤作成した環境上で実際にサンプルを実行して、その結果等を検証します。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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2024/5/8 | 実験計画法・ベイズ最適化を用いた効率的な実験デザイン | オンライン | |
2024/5/15 | ソフトウェア開発への生成AI・ChatGPT導入と活用 | オンライン | |
2024/5/17 | AIを巡る主要国の動向と日本におけるAI実務対応のポイント | 東京都 | 会場・オンライン |
2024/5/17 | スパース推定の本質の理解と実装応用技術への展開 | オンライン | |
2024/5/23 | ベイズ統計学の基礎と演習 | オンライン | |
2024/5/23 | ベイズ統計から学ぶ統計的機械学習 | オンライン | |
2024/5/24 | マテリアルインフォマティクスの材料開発への適用と活用事例 | オンライン | |
2024/5/24 | 画像認識のためのディープラーニングとモデルの軽量化 | オンライン | |
2024/5/27 | 機械学習による適応的実験計画 | オンライン | |
2024/5/27 | 外観検査へのAI導入と生成AIによるトレーニングデータ不足への対応 | オンライン | |
2024/5/28 | 分子シミュレーションの基礎と高分子材料の研究・開発の効率化への展開 | オンライン | |
2024/5/31 | マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析 | オンライン | |
2024/5/31 | ベイズ統計学の基礎と演習 | オンライン | |
2024/6/10 | 機械学習 (ディープラーニング) の基礎・活用・実践 (全3回) | オンライン | |
2024/6/10 | Python基礎と機械学習 基礎 | オンライン | |
2024/6/11 | 分子シミュレーションの基礎と高分子材料の研究・開発の効率化への展開 | オンライン | |
2024/6/12 | デジタル時代のヘルスケアビジネスの立ち上げ方 | 東京都 | 会場・オンライン |
2024/6/13 | エンジニアのための実験計画法とExcel上で構築可能な人工知能を併用する非線形実験計画法 | オンライン | |
2024/6/14 | 機械学習による異常検知入門 | 東京都 | 会場 |
発行年月 | |
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2018/5/31 | “人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用 |
2013/6/21 | 機械学習によるパターン識別と画像認識への応用 |
2013/4/15 | 暗号化技術 技術開発実態分析調査報告書 |
2013/4/15 | 暗号化技術 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
2013/4/15 | 暗号化技術 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
2013/3/8 | PAT3によるモデル検証 |
2013/1/31 | JCSPプログラミング技法 |
2006/11/30 | ソフトウェア設計・レビュー・テスト現場ノウハウ集 |
2003/12/16 | ソフトウェアの要求獲得法と仕様書の書き方 |
2003/5/22 | ソフトウェア品質保証の考え方と技術の実際 |
2002/10/25 | Windowsプログラミングのソフトウェア解析とデバッグ手法 |
1993/3/1 | 新しいサーボ制御の基礎と実用化技術 |