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機械学習・ディープラーニング (深層学習) の仕組みと基本技術の理解、『学習』

研究開発・生産/製造に活用・導入するための

機械学習・ディープラーニング (深層学習) の仕組みと基本技術の理解、『学習』

大阪府 開催 会場 開催
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開催日

  • 2016年10月18日(火) 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

  • ディープラーニングの基礎 (原理、長所・短所、課題、具体的技術、産業応用・限界、実装方法)
  • ニューラルネットワークの基礎・構成と使い方
  • 強化学習・進化的機械学習とディープラーニングとの組み合わせ
  • 機械学習・ディープラーニングの現状、できること～
  • 人工知能研究における機械学習の諸分野、位置づけ、分類

プログラム

　本講座では、人工知能研究における機械学習の諸分野をわかりやすく解説し、それらの知識を前提として、近年注目されている深層学習:Deep Learning (ディープラーニング) の技術の原理を示します。ディープラーニングに関連するさまざまな技術や手法を示すとともに、いくつかの重要な技術については処理手続きやプログラム例を適宜示すことで、これらの技術がどのようなものなのかを具体的に理解できるように紹介して行きます。

  1. 機械学習とは
    1. 学習と機械学習
      1. アディープラーニングの成果
      2. 機械学習とは
    2. ディープラーニングに至る機械学習の歴史
      1. チューリングと機械学習
      2. ダートマス会議
      3. ゲームの学習
      4. 概念の学習・自然言語処理への機械学習の応用
      5. 進化的計算
      6. 群知能
      7. 強化学習
      8. ニューラルネットワークとディープラーニング
  2. 強化学習
    1. 強化学習とは
      1. 教師あり学習・教師なし学習
      2. 強化学習
    2. Q学習による強化学習の実現
      1. Q学習の原理
      2. Q学習のアルゴリズム
      3. Q学習の実装方法
  3. 群知能
    1. 群知能とは
      1. 生物の群れの知的行動
      2. 粒子群最適化法
      3. 蟻コロニー最適化法
    2. 粒子群最適化法による群知能の実現
      1. 粒子群最適化法のアルゴリズム
      2. 粒子群最適化法の実装方法
  4. 進化的手法による機械学習
    1. 進化的手法とは
      1. 生物進化と最適化
      2. 遺伝的アルゴリズム
    2. 遺伝的アルゴリズムの実際
      1. 遺伝的アルゴリズムの処理手続き
      2. 遺伝的アルゴリズムの実装方法
  5. 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
      1. 人工ニューロンのモデル
      2. ニューラルネットワーク
      3. ニューラルネットワークの学習
    2. バックプロパゲーションによるニューラルネットワークの学習
      1. バックプロパゲーションの原理
      2. バックプロパゲーションのアルゴリズム
  6. 深層学習:Deep Learning (ディープラーニング)
    1. ディープラーニングとは
      1. ディープラーニングの基礎 (原理、長短所、課題等)
      2. ディープラーニングの具体的技術
      3. ディープラーニングの実装方法
    2. 畳み込みニューラルネットワーク
      1. 畳み込みニューラルネットワークの構成要素
      2. 畳み込みニューラルネットワークの構成方法
  7. 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. 特微量の学習
    3. 強化学習・進化的機械学習とディープラーニングとの組み合わせ
    4. 機械学習・ディープラーニングの課題
    • 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

ドーンセンター

4F 中会議室1

大阪府 大阪市 中央区大手前1丁目3-49
ドーンセンターの地図
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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) / 41,040円 (税込)
複数名
: 20,000円 (税別) / 21,600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) / 21,600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) / 41,040円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 40,000円(税別) / 43,200円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 60,000円(税別) / 64,800円(税込)
  • 受講者全員が会員登録をしていただいた場合に限ります。
  • 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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