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ディープラーニングの基礎と実践

ディープラーニングの基礎と実践

オンライン 開催 デモ付き

アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2024年4月16日〜23日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2024年4月19日まで承ります。

概要

本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

開催日

  • 2024年4月15日(月) 10時30分 16時30分

修得知識

  • データ処理の基本 (理論と実践)
  • 機械学習/ディープラーニングの基本 (理論と実践)

プログラム

 機械学習/ディープラーニングに取り組むために初歩の理論と実践の方法を学びます。
 前半はなるべく数式を使用せず、データ処理、機械学習を説明します。後半は、ディープラーニングの基礎を解説し、Windowsでの環境構築方法から、自身のもつデータを分析する実践方法をデモ形式にて解説します。講演後、すぐにディープラーニングを実践できることを目標とします。

  1. 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. データの定義
    2. 扱うデータの特性を把握する
      1. 時間軸/場所の考慮
      2. データを発生させるもの
    3. データの前処理
      1. データの抜け、異常値への対応
      2. データの量を調整する (増やす/減らす)
      3. データの次元を削減する
    4. ディープラーニングの精度を上げるためにどのようなデータを用意するか?
      1. 必要となるデータの量
      2. データクレジング
      3. フレームワークでの処理
    5. サンプルデータの説明
      1. デモで使用するサンプルデータの説明
  2. 機械学習/ディープラーニングの数理・確率論〜対象物を数値情報へ変換する〜
    1. 分布
    2. 次元とベクトル
    3. 画像を数値情報へ変換する
    4. 言語を数値情報へ変換する
    5. 音を数値情報へ変換する
    6. 状態を数値情報へ変換する
  3. 機械学習の基礎と実践
    1. 機械学習の基本
      1. データがモデルをつくる
      2. 学習結果をどう受け取るべきか
    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. 結果の分類
      1. 回帰
      2. クラス分類
    4. Windowsで機械学習環境をオープンソースにて構築
      1. 使用可能なオープンソース一覧
      2. Pythonの設定 (Windows10端末の例)
    5. サンプルデータを機械学習で処理
      1. 何を導き出したいか?の定義
      2. 使用できるモデルは?
      3. Pythonを実行し結果を得る
    6. 機械学習のプログラム解説
  4. ディープラーニングの基礎と実践
    1. 機械学習とディープラーニングの違いは?
      1. ニューラルネットワークとは
      2. 生じた誤差の吸収
      3. 特微量の抽出/学習の方法
    2. ディープラーニングを分類し、その特徴を把握する
      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)
      4. 新しい流れ Attetion/Transformerに関して
    3. サンプルデータをディープラーニングで処理
      1. TensorFlowで動かし結果を得る
      2. PyTorchで動かし結果を得る
    4. ディープラーニングのプログラム解説
      1. TensorFlowの解説
      2. PyTorchの解説
    5. 精度を上げるためにいかにパラメータを最適化するか?
      1. Optunaを使用したパラメータ推定
    6. XAI
      1. XAIの基本
      2. サンプル
    7. その他、実践にあたり注意すべきこと

主催

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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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

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  • R&D支援センターからの案内を希望する方
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    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
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    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

  • 「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
  • お申し込み前に、 視聴環境テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

  • セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2024年4月16日〜23日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
  • セミナー資料は別途、送付いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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