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

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

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

  1. 機械学習とディープラーニング
    1. 機械学習の基本
      1. データがモデルをつくる
    2. 学習の種類
      1. 教師あり学習の基本
      2. 教師なし学習の基本
      3. 強化学習の基本
    3. ディープラーニング
      1. 概要
  2. 事象を数値へ変換する
    1. 画像を数値情報へ変換する
    2. 言語を数値情報へ変換する
    3. 音を数値情報へ変換する
    4. 状態を数値情報へ変換する
  3. 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
    1. データ前処理の方法
  4. ディープラーニングの基礎
    1. ディープラーニングの種類
      1. 畳み込みニューラルネットワーク CNN (Convolutional Neural Network)
      2. 再帰型ニューラルネットワーク RNN (Recurrent Neural Network)
      3. 強化学習 (Deep Q – learning)
    2. 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
  5. データごとの応用事例
    1. 画像データを利用した応用事例
      1. 画像を分類する
      2. 画像から物体を検出する
      3. その他 応用事例各種
    2. 音データを利用した応用事例
      1. 音データの解析のポイント
      2. 音データの分類
      3. 音データからの異常検知
      4. その他 応用事例各種
    3. 強化学習の応用事例
      1. 3目並べ
      2. その他 応用事例各種べ
  6. このセミナーだけで終わらせないために
    1. twitter/ブログを通じた情報の収集
    2. より高速な環境を求める場合

講師

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

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
: 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。

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
2024/4/10 Pythonによる時系列データ分析とその活用 オンライン
2024/4/11 技術者・研究者のための多変量解析入門講座 オンライン
2024/4/12 機械学習/Deep Learningの画像データ前処理に活用できる画像フィルタリングの基本と最新動向 オンライン
2024/4/15 ディープラーニングの基礎と実践 オンライン
2024/4/15 少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用 オンライン
2024/4/17 ルールベースと機械学習ベースの画像認識技術 オンライン
2024/4/18 生成AIをめぐる著作権問題の最前線 東京都 会場・オンライン
2024/4/19 ディープラーニングの基礎と実践 オンライン
2024/4/19 実験計画法・ベイズ最適化を用いた効率的な実験デザイン オンライン
2024/4/19 自然言語処理の基礎と生成AI・大規模言語モデルの研究開発への活用 オンライン
2024/4/24 脳波計測・処理・解析・機械学習の基礎と応用および脳波データの活用方法 オンライン
2024/4/24 技術者・研究者のための多変量解析入門講座 オンライン
2024/4/25 カルマンフィルタの実践 オンライン
2024/4/26 少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用 オンライン
2024/4/26 AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点 オンライン
2024/4/26 ChatGPTを活用したPythonプログラミングとコード生成 オンライン
2024/5/2 脳波計測・処理・解析・機械学習の基礎と応用および脳波データの活用方法 オンライン
2024/5/2 自然言語処理の基礎と生成AI・大規模言語モデルの研究開発への活用 オンライン
2024/5/8 実験計画法・ベイズ最適化を用いた効率的な実験デザイン オンライン
2024/5/8 AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点 オンライン