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

Pythonで学ぶ畳み込みニューラルネットワークの入門講座

Pythonで学ぶ畳み込みニューラルネットワークの入門講座

~ディープラーニングの基礎となるニューラルネットの原理の理解 / ニューラルネットの具体的な実装方法 / 畳み込みニューラルネットの基礎及び構造と働き / 画像処理と画像フィルタの実際、畳み込みフィルタの適用方法~
東京都 開催 会場 開催

開催日

  • 2019年11月11日(月) 13時00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

  • 機械学習とディープラーニングの基本技術
  • 特に、ディープラーニングの基礎となるニューラルネットの原理
  • ニューラルネットの具体的な実装方法
  • 畳み込みニューラルネットの基礎及び構造と働き

プログラム

 本講座では、ディープラーニングの基本技術である畳み込みニューラルネットワークについて、その基礎及び構成方法の基本を紹介します。人工知能や機械学習について概観した後、特に、ニューラルネットワークの基礎的な計算方法や、ネットワークの構成方法、またニューラルネットの学習方法について基礎から紹介します。また、それらの基礎技術を踏まえた上で、畳み込みニューラルネットについて、構成方法と動作の基礎を紹介します。

  1. 機械学習と畳み込みニューラルネットワーク
    1. 学習と機械学習
    2. ディープラーニングの成果
      • AlphaGo
    3. 人工知能とは
      • 強いAIと弱いAI
    4. 機械学習とは
      • 教師あり学習
      • 教師なし学習
      • 強化学習
    5. 機械学習の方法
      • 演繹と帰納
      • オッカムのカミソリ
      • ノーフリーランチ定理
      • データセットの構成方法
    6. さまざまな機械学習
    7. 進化的計算
    8. 群知能
    9. 強化学習
    10. ニューラルネットワーク
    11. 畳み込みニューラルネットワーク・ディープラーニング
  2. 畳み込み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
      • 結合荷重、しきい値、伝達関数
    3. ニューラルネットワーク
      • 階層型ネットワーク
    4. ニューラルネットワークの学習
      • バックプロパゲーション
    5. バックプロパゲーションによるニューラルネッワークの学習
    6. バックプロパゲーションの原理
      • 誤差の逆伝搬
    7. バックプロパゲーションのアルゴリズム
      • コンピュータプログラムによる実装
  3. 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
      • インターネット、ビッグデータ、ハードウェア技術の進歩
    3. ディープラーニングの具体的技術
      • 自己符号化器、畳み込みニューラルネットワーク
    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
      • 画像フィルタと畳み込みフィルタ
    6. 画像フィルタの実際
      • 畳み込みフィルタの適用方法
    7. 畳み込みニューラルネットの概念
      • 階層型ニューラルネットの特殊な形式
    8. 畳み込みニューラルネットの構造
      • 畳み込み層とプーリング層
    9. 畳み込みニューラルネットワークの構成方法
      • 畳み込みそうとプーリング層の機能
    10. 畳み込みニューラルネットによる画像認識
      • コンピュータプログラムによる実装
  4. 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
      • 学習結果の解釈
      • 学習方法の設計
      • 他の手法との融合
    • 質疑応答

講師

  • 小高 知宏
    福井大学 工学部 知能システム工学科
    教授

会場

連合会館

5F 502

東京都 千代田区 神田駿河台三丁目2-11
連合会館の地図

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
: 38,000円 (税別) / 41,800円 (税込)
複数名
: 20,000円 (税別) / 22,000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 20,000円(税別) / 22,000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 38,000円(税別) / 41,800円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 40,000円(税別) / 44,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
  • 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
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

関連する出版物

発行年月
2023/6/30 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用
2022/12/31 機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集
2021/10/25 AIプロセッサー (CD-ROM版)
2021/10/25 AIプロセッサー
2021/7/30 マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
2021/7/14 AIビジネスのブレークスルーと規制強化
2021/6/30 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明
2021/6/28 AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2020/8/11 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート
2020/7/31 生体情報センシングと人の状態推定への応用
2020/4/30 生体情報計測による感情の可視化技術
2020/3/26 ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点
2020/3/24 リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ -
2019/1/31 センサフュージョン技術の開発と応用事例
2018/5/31 “人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用
2013/6/21 機械学習によるパターン識別と画像認識への応用
2003/6/27 ニューアルゴリズムによる画像処理システム事例解説
2001/9/28 MATLABプログラム事例解説Ⅱ アドバンスド通信路等化
1993/3/1 新しいサーボ制御の基礎と実用化技術