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機械学習と深層学習による時系列モデル入門

機械学習と深層学習による時系列モデル入門

～機械学習を利用しよう / Pythonとフレームワークによる実装を学ぼう～
東京都 開催 会場 開催
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開催日

  • 2017年7月14日(金) 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

  • 機械学習を利用するための基本的な枠組み
  • 深層学習の基礎、実践する過程で必要な知識
  • 深層学習の適用事例、最近の動向

プログラム

　本セミナーでは、エンジニア向けに機械学習の基礎を説明し、時系列データから、時間とともに変化する現象をモデル化する基本的な手法を解説します。また深層学習における時系列モデルとして、再帰型ネットワーク、LSTM (長・短期記憶) 、注意型ネットワークについて解説します。
　機械学習と深層学習の具体的な適用方法として、Pythonとフレームワークによる実装例を紹介します。

  1. 機械学習による時系列のモデル化
    1. 機械学習をどのように活用するか?
    2. 異常検知から予測へ
    3. 回帰モデルを用いた予測
    4. 線形予測モデルによる時系列解析
  2. 深層学習による時系列のモデル化
    1. 順伝播型ネットワーク
    2. 誤差逆伝播法によるパラメータ推定
    3. 畳込みネット (CNN) による画像の識別
    4. 再帰型ネット (RNN) による時系列の予測
    5. 長・短期記憶 (LSTM) におけるゲートの役割
    6. 注意型ネット (Attention) による変換
    7. コネクショニスト時系列分類法 (CTC)
    8. end-to-end アプローチの意義
  3. Python による実装
    1. Python の解説と回帰モデルの実装例
    2. フレームワークとしてのTensorFlowとKeras
    3. フレームワークによる再帰型ネットワークの実装例
  4. 時系列モデルへの深層学習の適用
    1. 深層学習の組み合わせによる読唇 (動画像認識)
      (DeepMind とオックスフォード大学による研究の紹介)
    2. 深層学習による音響イベント検出モデルの学習
      (Google によるYouTube映像を用いた研究の紹介)
    • 質疑応答・名刺交換
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講師

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会場

大田区産業プラザ PiO

6F C会議室

東京都 大田区 南蒲田1-20-20
大田区産業プラザ PiOの地図
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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
: 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。
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