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浸透学習法 (PLM:Percolative Learning Method) の原理と応用

世界初の深層学習法

浸透学習法 (PLM:Percolative Learning Method) の原理と応用

～学習時のみ利用可能な情報を学習可能な深層学習法 (日米特許取得済)～
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概要

本セミナーでは、浸透学習法 (PLM:Percolative Learning Method) について取り上げ、発明者である講師が基礎から解説いたします。

開催日

  • 2024年10月9日(水) 13時00分 ～ 16時00分

受講対象者

  • 機械学習の応用分野に関連する技術者、研究者
    • 画像処理
    • 信号処理
    • 医療福祉
    • スポーツ分野
    • セキュリティ (監視カメラ、警備、防犯)
    • ロボット
    • コンピュータビジョン
    • 異常行動検出、異常領域検出
    • 統計
    • 経済学 など
  • 機械学習、パターン認識分野の技術者、研究者
  • これから機械学習、パターン認識に携わる技術者、開発者
  • 機械学習で課題を抱えている方

プログラム

　深層学習で作る深層神経回路の入力と出力に用いる情報は、入力・出力ともに、学習時・運用時 (テスト時) の両方で使えることが大前提となっています。学習のときに利用できても、肝心の運用時に使えない情報は学習に使いようがありません。そのような情報の例としては、計測が高コストな情報、製品の開発版には搭載されているが市販版には搭載されないセンサの情報、物理的に利用できない情報 (未来情報など) などがある。
　ところが、そのような情報を有効に学習して出力の精度を高めることができる画期的な深層学習法が日本 (横浜国立大学) で開発されました。この手法は、浸透学習法 (PLM:Percolative Learning Method) と呼ばれる手法であり、既に日本と米国の特許となっています。
　ここでは、この夢のような深層学習法の原理と応用について、発明者である講師が紹介します。ぜひ業務でのご利用をご検討頂ければ幸いです。本セミナーは浸透学習法に特化した日本初のセミナーです。多くの方々の御参加を期待しています。

  1. 序論
    1. 人工知能と機械学習
    2. 神経回路網と深層学習
    3. 関連する技術の紹介
  2. 浸透学習法の原理
    1. 基礎となる考え方
    2. 基本構造と学習アルゴリズム
    3. 浸透学習法の応用分野
  3. 浸透学習法の応用
    1. 浸透学習法によるデータ分類・回帰
    2. 浸透学習法によるマルチモーダル認識
    3. 浸透学習法による時系列予測
    4. 浸透学習法における逐次補助情報追加
    5. 浸透学習法による入力変数最適化
  4. まとめと今後の課題
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講師

  • 長尾 智晴 氏
    横浜国立大学 大学院 環境情報学府・研究院 情報メディア環境学専攻
    教授
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主催

株式会社 トリケップス
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
: 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込) (3名まで受講可)

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 と 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。
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