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ディープラーニングの基礎と応用事例解説
ディープラーニングの基礎と応用事例解説
～サンプルプログラム (Chainer) 解説～
東京都 開催
会場 開催
本セミナーは終了いたしました。
概要
本セミナーでは、機械学習、ディープラーニングの概要を解説いたします。
また、サンプルプログラムを解説しながら、実際のデータをどう扱うかも解説いたします。
サンプルは、画像分類 (CNNによる分類) 、音による異常検知 (正常時の音からモデルを作成し、音の変化で異常発生を検知します) 、強化学習を用意いたします。
開催日
- 2019年4月16日(火) 10時30分 ～ 16時30分
プログラム
- 機械学習とディープラーニング
- 機械学習の基本
- データがモデルをつくる
- 学習の種類
- 教師あり学習の基本
- 教師なし学習の基本
- 強化学習の基本
- ディープラーニング
- 概要
- 機械学習の基本
- 事象を数値へ変換する
- 画像を数値情報へ変換する
- 言語を数値情報へ変換する
- 音を数値情報へ変換する
- 状態を数値情報へ変換する
- 機械学習/ディープラーニングを行う際に必要なデータ処理の基本
- データ前処理の方法
- ディープラーニングの基礎
- ディープラーニングの種類
- 畳み込みニューラルネットワーク CNN (Convolutional Neural Network)
- 再帰型ニューラルネットワーク RNN (Recurrent Neural Network)
- 強化学習 (Deep Q – learning)
- Windowsでディープラーニング環境をオープンソースのフレームワークにて構築する方法
- ディープラーニングの種類
- データごとの応用事例
- 画像データを利用した応用事例
- 画像を分類する
- 画像から物体を検出する
- その他 応用事例各種
- 音データを利用した応用事例
- 音データの解析のポイント
- 音データの分類
- 音データからの異常検知
- その他 応用事例各種
- 強化学習の応用事例
- 3目並べ
- その他 応用事例各種べ
- 画像データを利用した応用事例
- このセミナーだけで終わらせないために
- twitter/ブログを通じた情報の収集
- より高速な環境を求める場合
講師
会場
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。
受講料
1名様
:
47,000円 (税別) / 50,760円 (税込)
1口
:
57,000円 (税別) / 61,560円 (税込)
(3名まで受講可)
本セミナーは終了いたしました。
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