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による機械学習プログラミング入門

Pythonによる機械学習プログラミング入門

~自然言語処理と音声処理~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、機械学習プログラミングの基本について、具体的なPythonプログラムの事例を通して紹介いたします。
また、Google Colaboratoryを利用して、お手元のコンピュータ上でPythonプログラムを動作させることで、 プログラミング実習を体験いただきます。

開催日

  • 2021年12月17日(金) 10時30分 16時30分

プログラム

 本講座では、機械学習プログラミングの基本について、具体的なPythonプログラムの事例を通して紹介します。はじめに人工知能や機械学習について概観した後、いくつかの機械学習手法を取り上げて、Pythonプログラムの実例を示しつつ解説します。次に、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、実際にPythonのプログラムをお手元のPC上で動かしてみることで、具体的な挙動を示します。また、それらの基礎技術を踏まえた上で、ディープラーニングで頻繁に用いられる畳み込みニューラルネットについて、Pythonのプログラムを用いて、構成方法と動作の基礎を紹介します。また、ディープラーニングの現状や、機械学習・ディープラーニングでできることについての考察、および機械学習・ディープラーニングの課題についても取り上げます。
 本講座では、Google Colaboratoryを利用して、お手元のコンピュータ上でPythonプログラムを動作させることで、 プログラミング実習をご体験頂きます。Google Colaboratoryは、Googleのアカウントがあれば、インストール不要かつ無料でPythonのプログラミングを体験することができるツールです。

  1. 機械学習とは
    1. 学習と機械学習
      1. ディープラーニングの成果
      2. 人工知能とは
      3. 機械学習とは
    2. 機械学習の方法
      1. 進化的計算
      2. 群知能
      3. 強化学習
      4. ニューラルネットワーク
      5. 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による群知能の実現
  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の実際
  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
      1. 人工ニューロンのモデル
      2. ニューラルネットワーク
      3. ニューラルネットワークの学習
    2. 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
      1. バックプロパゲーションの原理
      2. 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
      1. ディープラーニングの基礎
      2. ディープラーニングの具体的技術
    2. 畳み込みニューラルネットワーク
      1. 画像処理と画像フィルタ
      2. 画像フィルタの実際
      3. 畳み込みニューラルネットの概念
      4. 畳み込みニューラルネットの構造
      5. 畳み込みニューラルネットワークの構成方法
      6. 畳み込みニューラルネットによる画像認識
      7. 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

講師

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

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) / 51,700円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700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、「 基礎から学ぶ人工知能の教科書 」 (2,970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。

基礎から学ぶ人工知能の教科書

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
2022/2/1 画像の品質を高精度に評価する方法のノウハウ オンライン
2022/2/2 Pythonによる機械学習の基礎と異常検知の実装方法 オンライン
2022/2/2 NEC Beyond 5G協働研究所のビジョン 東京都 会場・オンライン
2022/2/4 ベイズモデリングによる機械学習とその応用 オンライン
2022/2/4 自律・自動実験による材料探索の効率化 オンライン
2022/2/4 少ないデータに対する機械学習のすすめ方 オンライン
2022/2/8 ディープラーニングの推論高速化に役立つモデル軽量化技術の基礎と最新動向 オンライン
2022/2/8 AIを活用した医療機器の現状および事業化のポイント オンライン
2022/2/10 マテリアルズインフォマティクス概論 オンライン
2022/2/17 OpenCV4を用いた画像処理プログラミング入門 オンライン
2022/2/17 音と振動による異常検知と予兆検知の技術動向 オンライン
2022/2/17 AI/デジタルヘルスにおける特許戦略で考慮すべき事項と最新動向 オンライン
2022/2/18 データサイエンスで導くイノベーションと研究開発マネジメント オンライン
2022/2/21 逆強化学習の基礎、手法選択と応用 オンライン
2022/2/22 カルマンフィルタ・機械学習のための確率統計・線形代数入門 オンライン
2022/2/22 畳み込みニューラルネットワークの基礎と画像認識活用事例・判断根拠の理解 オンライン
2022/2/22 既存工場へのIoT・AI導入と工場内の無線化、自動化への活用 オンライン
2022/2/22 ディープラーニングの基礎・モデル軽量化技術・最新動向 オンライン
2022/2/24 小規模データに対する機械学習の効果的適用法 オンライン
2022/2/25 Pythonによる機械学習ハンズオンセミナー オンライン

関連する出版物

発行年月
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
2021/6/30 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
2020/3/24 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
2014/8/20 音声認識〔2014年版〕 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2014/8/20 音声認識〔2014年版〕 技術開発実態分析調査報告書
2013/7/10 音声・映像コーデック 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2013/7/10 音声・映像コーデック 技術開発実態分析調査報告書
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
2012/8/31 カーオーディオ5社 技術開発実態分析調査報告書
2012/8/31 カーオーディオ5社 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
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