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

速習講座 機械学習・ディープラーニング

速習講座 機械学習・ディープラーニング

～概要と今後の方向を知り、学び方を掴む～
東京都 開催 会場 開催
関連するセミナー・出版物
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する 関連するセミナー・出版物を探す

開催日

  • 2018年11月2日(金) 13時00分 ～ 17時00分

プログラム

  1. 機械学習とは
    1. 学習と機械学習
    2. ディープラーニングの成果
    3. 機械学習とは
    4. 機械学習の方法
    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
    9. ディープラーニング
  2. 強化学習
    1. 強化学習とは
    2. Q学習による強化学習の実現
  3. 群知能
    1. 群知能とは
    2. 蟻コロニー最適化法
  4. 進化的手法による機械学習
    1. 進化的手法とは
    2. 遺伝的アルゴリズム
  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
    2. 人工ニューロンのモデル
    3. ニューラルネットワーク
    4. ニューラルネットワークの学習
    5. 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
    6. バックプロパゲーションの原理
    7. バックプロパゲーションのアルゴリズム
  6. ディープラーニングと畳み込みニューラルネット
    1. ディープラーニングとは
    2. ディープラーニングの基礎
    3. ディープラーニングの具体的技術
    4. 畳み込みニューラルネットワーク
    5. 画像処理と画像フィルタ
    6. 画像フィルタの実際
    7. 畳み込みニューラルネットの概念
    8. 畳み込みニューラルネットの構造
    9. 畳み込みニューラルネットワークの構成方法
    10. 畳み込みニューラルネットによる画像認識
    11. 畳み込みニューラルネットワークの応用
  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. 機械学習・ディープラーニングの課題
ページのトップヘ

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
ページのトップヘ

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
ページのトップヘ

主催

株式会社 トリケップス
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
: 44,000円 (税別) / 47,520円 (税込)
1口
: 56,000円 (税別) / 60,480円 (税込) (3名まで受講可)

テキストについて

テキストとして、「 機械学習と深層学習 ―C言語によるシミュレーション 」 (2,808円) を使用いたします。
テキストが必要な方は、お申し込みのテキスト希望欄から「必要」をご選択下さい。
受講料と、テキスト代（実費）を合わせて請求させていただきます。

機械学習と深層学習 ―C言語によるシミュレーション

本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する
ページのトップヘ

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
2025/11/11 強化学習の基礎・発展と機械・ロボット制御への応用 オンライン
2025/11/12 ラボオートメーションの導入、設計に向けた機器、装置の選定と制御のポイント オンライン
2025/11/14 深層学習を用いた少ないデータへの対処と精度向上のポイント オンライン
2025/11/17 マテリアルズ・インフォマティクス入門 オンライン
2025/11/17 EMCの基礎と機械学習・深層学習の応用技術 オンライン
2025/11/17 リザバーコンピューティングの基礎と研究動向、社会実装に向けた技術課題と応用展開 オンライン
2025/11/18 ベイズモデリングによる機械学習の理解と実践 オンライン
2025/11/18 スモールデータ解析の方法と実問題解決への応用 オンライン
2025/11/18 EMCの基礎と機械学習・深層学習の応用技術 オンライン
2025/11/20 強化学習の基礎・発展と機械・ロボット制御への応用 オンライン
2025/11/25 AIモデルのコンパクト化技術とその動向 オンライン
2025/11/26 0からのAIエージェントとデータ分析 オンライン
2025/11/27 機械学習・強化学習によるロボットの運動制御と運動・動作計画・認識・学習への応用とそのポイント オンライン
2025/11/27 0からのAIエージェントとデータ分析 オンライン
2025/11/28 ベイズモデリングによる機械学習の理解と実践 オンライン
2025/11/28 Pythonと生成AIによるデータ分析入門 オンライン
2025/12/4 AIモデルのコンパクト化技術とその動向 オンライン
2025/12/5 スモールデータ解析の方法と実問題解決への応用 オンライン
2025/12/5 少ないデータでも使える機械学習・異常検知の基礎とインフラ・製造分野への応用 オンライン
2025/12/8 少ないデータでも使える機械学習・異常検知の基礎とインフラ・製造分野への応用 オンライン
ページのトップヘ