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
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ディープラーニングを始めようとしている方からは「解説書を一通り読んだが具体的にどうなのかが今一つ理解できない」、「ツールをインストールしてサンプルを試したが、その後何をやったらよいかわからない」などの声をお聞きします。
実際にディープラーニングを実務に活かすには次の一歩が必要です。開発の現場ではニューラルネットワークの各種パラメータの意味の理解や、チューニングのための各種ノウハウ (たとえば過学習への対応や層数とノード数のトレードオフ) などを、道具の使い方として体得していることが重要になります。
そこで、まず基礎知識を歴史と最新動向の両面から学び、その後ビジュアル学習ツールを使って、パラメータの変更やチューニングを実施するとどのように変わるのかを視覚的に体感していただくとともに、現場での適用事例も紹介します。
また現在、様々なディープラーニング・フレームワークがオープンソースで提供されていますが、本講座ではCaffe、TensorFlow、keras、theano、Chainerなど主要なフレームワークの特徴と用途を解説し、サンプルコードを対比しながらソースコードの一端を理解して頂き、最後に実際の開発ツールで画像認識のデモをご覧いただきます。
パソコン実習がございます。
受講の際は、Google Chrome, Mozilla FirefoxをインストールしたPCをご用意ください。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
|---|---|---|---|
| 2026/6/2 | Pythonによるデータ解析の基礎と実務への応用 | オンライン | |
| 2026/6/3 | 生成AIを活用したデータ分析の基礎と利用のポイント | オンライン | |
| 2026/6/4 | ExcelデータをPythonで活かすデータ解析 | オンライン | |
| 2026/6/9 | AI/機械学習が「遅い・重い・回らない」ボトルネックの原因と対処法 | オンライン | |
| 2026/6/10 | ChatGPTを活用したPythonプログラミングの進め方 | オンライン | |
| 2026/6/11 | AI/機械学習が「遅い・重い・回らない」ボトルネックの原因と対処法 | オンライン | |
| 2026/6/12 | 知的センシングの要素技術と実装アプローチ | オンライン | |
| 2026/6/12 | 生成AIを活用したデータ分析の基礎と利用のポイント | オンライン | |
| 2026/6/12 | 分子シミュレーションの基礎と高分子材料の研究・開発の効率化への展開 | オンライン | |
| 2026/6/15 | ExcelデータをPythonで活かすデータ解析 | オンライン | |
| 2026/6/17 | 撹拌プロセス設計で必要な化学工学計算と操作条件最適化への活用 | オンライン | |
| 2026/6/19 | 実機データでつくるAI制御モデル | オンライン | |
| 2026/6/19 | マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析 | オンライン | |
| 2026/6/19 | ChatGPTを活用したPythonプログラミングの進め方 | オンライン | |
| 2026/6/22 | サロゲートモデルの基礎と製品設計効率化への応用 | オンライン | |
| 2026/6/23 | AI性能を最大化するための設計・評価・改善手法 | オンライン | |
| 2026/6/23 | サロゲートモデルの基礎と製品設計効率化への応用 | オンライン | |
| 2026/6/23 | 生成AIの平均的な正解を超えるテキスト分析 | オンライン | |
| 2026/6/23 | 機械学習を用いた流体力学現象の予測とモデリング | オンライン | |
| 2026/6/24 | AI性能を最大化するための設計・評価・改善手法 | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 2013/4/15 | 暗号化技術 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
| 2006/11/30 | ソフトウェア設計・レビュー・テスト現場ノウハウ集 |
| 2003/12/16 | ソフトウェアの要求獲得法と仕様書の書き方 |
| 2003/5/22 | ソフトウェア品質保証の考え方と技術の実際 |
| 2002/10/25 | Windowsプログラミングのソフトウェア解析とデバッグ手法 |
| 1993/3/1 | 新しいサーボ制御の基礎と実用化技術 |