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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本セミナーでは、機械学習の成果を左右する「データ前処理」について取り上げ、その基本から、高度な前処理、自然言語・画像・音声におけるすぐに使える前処理技術、うまく対処できない時のための最新技術の調べ方のコツなどについて、PCを用いた演習を含めて実践的な内容を解説いたします。
本セミナーでは、人工知能やデータサイエンスにおけるデータ分析において欠かせない機械学習のためのデータの前処理技術についてレクチャー、実演する。また、自らGoogle Colab環境上でサンプルコードの実行を通して実践に応用可能な前処理技術の習得を目的としている。Google Colab上では一般的な数値計算および機械学習ライブラリに加え、GPUにより高速化できる深層学習フレームワークがあらかじめ導入されている。Google Drive上に学習データやモデルを保存でき、無料ではじめることができるため、機械学習用に計算機を準備するのが難しい初学者にはうってつけのツールである。
前半では数値データの前処理について扱うが、そのほとんどは、Kaggleで公開されているデータセットを使用する。これらのデータは、その多くが教科書向けのきれいな (機械学習で扱いやすい) データではないため、多くの場合、前処理技術を駆使しなければ思うような結果を導き出すことができない。このセミナーを通して機械学習に適した前処理技術を身につけることができれば、実際に収集した扱いにくいデータに対しても適切に対応できるようになるはずである。実用の際には、セミナーで紹介した前処理技法だけではうまく対処できないデータにも出くわすであろう。その際は、複数の前処理技術を組み合わせたり、最新の前処理技法を導入する必要も出てくるが、そんなときに役立つ各種技術の調査方法のコツなども一部紹介する。さらに、自然言語処理、画像処理、音声処理における基本的な前処理についても、すぐに使える技術を中心に解説する。
教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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2025/7/23 | 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 | |
2025/7/29 | 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 |
発行年月 | |
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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 |
2002/3/15 | MATLABプログラム事例解説Ⅴ マルチメディア画像処理 |
2001/1/31 | 次世代画像符号化方式:JPEG2000 |
2000/8/10 | 実践 ディジタルカラー画像の設計と評価 |
2000/8/1 | 電子写真プロセス技術 |
1995/3/1 | インタラクティブ・ディジタル・テレビ技術 |
1993/3/1 | 新しいサーボ制御の基礎と実用化技術 |
1992/2/1 | 画像符号化標準と応用技術 |
1991/11/29 | カラーイメージスキャナ設計技術 |
1990/5/1 | カラーハードコピー画像処理技術 |
1990/2/1 | 色彩再現の基礎と応用技術 |
1989/7/1 | 映像機器におけるディジタル信号処理技術 |
1987/11/1 | デジタルシグナルプロセッサの基礎と応用 |
1986/11/1 | デジタル・カラー複写機の開発 |