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基礎から学ぶ機械学習

基礎から学ぶ機械学習

～代表的なアルゴリズムの理論と使い方及び設計/応用、実行環境まで～
東京都 開催 会場 開催
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概要

本セミナーでは、近年大きく注目されている機械学習の基本的な考え方や代表的な分析法、研究・応用例を紹介すると共に、機械学習をシステム・サービス・製品開発に利用していく際の考え方についてまとめます。

開催日

  • 2017年1月25日(水) 10時30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

  • 機械学習の基礎
  • 代表的な機械学習アルゴリズムの理論と使い方
  • 代表的な機械学習の設計と応用
  • 機械学習の実行環境

プログラム

　機械学習とは、人間の持つ知的な振る舞いをコンピュータのプログラムによって実現する技術です。あらゆるモノがネットワークにつながり、膨大な情報としてリアルタイムでコンピュータに取り込まれるようになった今、取得した大量のデータを機械学習で処理することにより、サービスやシステムを高度化する試みが始まっています。
　本セミナーでは、近年大きく注目されている機械学習の基本的な考え方や代表的な分析法、研究・応用例を紹介すると共に、機械学習をシステム・サービス・製品開発に利用していく際の考え方についてまとめます。

  1. はじめに
    1. 機械学習入門
    2. 歴史と経緯
    3. 機械学習の今
  2. 機械学習のためのデータサイエンス入門
    1. 回帰・予測分析
    2. 分類・判別分析
    3. クラスタリング分析
    4. ルール検出
  3. 代表的な機械学習アルゴリズムの理論と使い方
    1. ニューラルネットワーク
    2. サポートベクターマシン
    3. ベイジアンネットワーク
    4. アンサンブル学習
    5. 自己組織化マップ
    6. 進化的アルゴリズム
    7. デイープラーニング
  4. 代表的な機械学習の設計と応用
    1. スパムメールフィルタリング
    2. レコメンデーションシステム
    3. 顔認識
    4. 医療応用 (重症度判定システム)
    5. 自律移動ロボット
    6. ゲーム
    7. その他の事例
  5. 機械学習実行環境
    1. R
    2. Python
    3. OpenCV
    4. クラウドAI
  6. まとめ
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講師

  • 濱上 知樹 氏
    横浜国立大学 大学院 工学研究院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻
    教授
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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)

割引特典について

  • 複数名 同時受講:
    1口 57,000円(税別) / 61,560円(税込) (3名まで受講可能)
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