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ディープラーニングと機械学習プロジェクトの進め方

AI活用人材育成講座 (第2回 / 全3回)

ディープラーニングと機械学習プロジェクトの進め方

オンライン 開催 PC実習付き デモ付き

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7月8日(月) 10時00分 17時00分

修得知識

  • プログラム:Pythonの基本の習得
  • 機械学習:基本の習得と実践できる環境の構築
  • 深層学習 (画像分類、物体検出、自然言語処理) が一通り自分で試せるようになる

プログラム

 AIの基礎となるディープラーニングの基本を学習します。ディープラーニングの中の様々の手法を確認することで、データからの特徴抽出のための考え方が身に付きます。また、後半は機械学習プロジェクトの進め方を学習します。
 実際のプロジェクトを進める上での課題 (特徴量エンジニアリングはどうする、データ量が少ない、ハイパーパラメータの決定) などへの対処方法を学習します。
 なお、無償のGoogle Colaboratoryを使用することで、実際に動きを確かめながら、学習することが可能です。

  1. ディープラーニングの基礎
    1. 機械学習とディープラーニングの違いは?
      1. ディープニューラルネットワークとは
      2. 把握すべきディープニューラルネットワークの特性
    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. その他の手法
  2. 機械学習プロジェクト進め方
    1. データ準備
    2. 一般的なデータ前処理
    3. 特徴量エンジニアリング
    4. 手法の定義
    5. パラメータ調整
      1. ハイパーパラメータとは
      2. ハイパーパラメータの自動調整 (optunaの活用)
    6. データ量に関する考察
    7. 基盤モデルと転移学習
    • 質疑応答

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)

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    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
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    • 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)

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セット対象セミナー

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • 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。
  • 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。
本セミナーは終了いたしました。

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