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

機械学習入門

機械学習入門

~深層学習 vs スパースモデリング、その概念とプログラムの実装まで~
愛知県 開催 会場 開催

開催日

  • 2017年6月22日(木) 10時30分16時30分

修得知識

  • Python, Chainerを用いた深層学習

プログラム

 人工知能の実現が迫るという高揚感の元、ビジネスの舞台でも不可欠となった機械学習。その中身と概念は難しい数式だらけ。しかし本講座を受講すれば数式の気持ちも意味合いもわかり、何を目指して発展した分野かがわかる。
 さらに深層学習という流行りに飲まれるだけではなく、スパースモデリングという世界的潮流を生み出している新技術との関係、プログラムをする方法について基礎から学ぶことができます。

  1. 機械学習入門:Vol.1 なぜ深層学習はうまくいくか
    1. データに潜む関係性を掴むために
    2. 多くの要素を組み合わせるだけではダメ
    3. 中間層に重要な情報が眠る
    4. 機械学習に必要なのは最適化
  2. 機械学習入門:Vol.2 機械学習は人間っぽい
    1. 過学習:真面目すぎるのもだめ
    2. 正則化:よく学びよく遊ぶ
    3. 非線形変換はなんでもよくない
    4. 確率勾配法でサボりの精神
    5. 学習の加速装置Adamについて
  3. 機械学習入門:Vol.3 大事なところを抜き出す
    1. 世の中役に立つデータは少ない
    2. 少ないデータからも正しく推定する方法
    3. 圧縮センシング
    4. L1正則化の威力
  4. 機械学習入門:Vol 4 深層学習に挑戦!Python Chainerの利用法
    1. Chainerの活用方法
    2. 深層学習の実践
    3. 確率勾配法の実装
    4. 畳み込みニューラルネットワークの実装
    • 質疑応答

講師

  • 大関 真之
    東北大学 大学院 情報科学研究科 応用情報科学専攻
    教授

会場

名古屋市中小企業振興会館 吹上ホール

4F 第2会議室

愛知県 名古屋市 千種区吹上二丁目6番3号
名古屋市中小企業振興会館 吹上ホールの地図

主催

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
: 42,750円 (税別) / 46,170円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,300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 22,500円(税別) / 24,300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 42,750円(税別) / 46,170円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 48,600円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 72,900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。
本セミナーは終了いたしました。

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
2026/1/15 逆問題解析による材料の構造、プロセス条件設計 オンライン
2026/1/15 強化学習の基礎から最新動向と機械制御への応用 オンライン
2026/1/15 Pythonを用いた実験計画法とその最適化 オンライン
2026/1/16 強化学習の基礎から最新動向と機械制御への応用 オンライン
2026/1/19 Excel/Pythonを活用した製造現場の品質データ分析入門 オンライン
2026/1/19 マテリアルズ・インフォマティクスの実践と低誘電材料開発への応用 オンライン
2026/1/19 EMCの基礎と機械学習・深層学習の応用技術 オンライン
2026/1/20 EMCの基礎と機械学習・深層学習の応用技術 オンライン
2026/1/22 生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (2日間) オンライン
2026/1/22 生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (基礎編) オンライン
2026/1/26 機械学習と脳科学におけるベイズ統計 オンライン
2026/1/26 外観検査 (2日間) オンライン
2026/1/26 AI外観検査 (画像認識) のはじめ方、すすめ方、精度の向上 オンライン
2026/1/26 Pythonを用いた実験計画法とその最適化 オンライン
2026/1/27 AIの選択・精度・効率・構造・コストなどの最適化原理 オンライン
2026/1/27 時系列データ分析 入門 : 基礎とExcelでの実行方法 オンライン
2026/1/28 ディジタルフィルタを理解する オンライン
2026/1/28 Excel/Pythonを活用した製造現場の品質データ分析入門 オンライン
2026/1/28 データ分析およびAIエージェントの基礎と活用に向けたポイント オンライン
2026/1/29 生成AI・機械学習を活用した特許 (技術) 調査・分析と技術マーケティングへの応用 (実践テクニック・応用編) オンライン