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

Deep Learningのセミナー・研修・出版物

強化学習入門

2018年1月26日(金) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーは、強化学習の基礎から解説し、深層強化学習について例題と動画、デモを通してわかりやすく解説いたします。

ディープラーニングとパターン認識、最先端の人工知能へ

2018年1月22日(月) 11時00分16時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーは、ディープラーニングと触れ合うための必須の知識習得を目標としています。

音声認識技術 入門講座

2017年12月8日(金) 13時00分16時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、Deep Learningによりブレークスルーがもたらされる音声認識技術を基礎から学べます。
「より便利に」「より正確に」活用するための応用事例、最新動向を解説いたします。

これからはじめるための機械学習・ディープラーニング入門講座

2017年12月6日(水) 10時30分16時30分
京都府 開催 会場 開催

遠赤外線カメラ (ナイトビジョンカメラ) の基礎とディープラーニングを組合わせた人検知技術

2017年11月28日(火) 11時00分16時00分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、遠赤外線カメラをナイトビジョンカメラとして使用する場合のポイントについて解説いたします。また、人検知画像処理とレンズの焦点距離による人検出能力についても解説いたします。

人工知能の基礎と自動車展開 (自動運転) への考え方・本質を理解する講座

2017年11月28日(火) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、歩行者検出、外界認識、膨大な演算量の処理など、自動車への人工知能応用の最新動向について解説いたします。

ディープラーニングとパターン認識、最先端の人工知能へ

2017年11月27日(月) 11時00分16時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーは、ディープラーニングと触れ合うための必須の知識習得を目標としています。

強化学習入門

2017年11月24日(金) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、数ある人工知能手法の中でも今とくに注目されている「深層強化学習」について動画やデモを用いてわかりやすく解説いたします。

Deep Learning (ディープラーニング) を活用した画像認識

2017年11月17日(金) 10時00分17時00分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、最近注目されているDeep Learning (ディープラーニング) について、基礎的なところから応用事例まで解説いたします。

創薬・DR成功のためのビッグデータ・人工知能 (ディープラーニング) の活用法

2017年11月16日(木) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、生体ビッグデータを用いて、創薬・DRを行う研究の現状、AIの創薬での使用法の実際、有望視されるビッグデータ創薬・DRおよびAI創薬・DRの方法と実際について詳解いたします。

強化学習入門

2017年11月13日(月) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

深層学習 (ディープラーニング) の数理

2017年11月10日(金) 10時30分16時00分
東京都 開催 会場 開催

機械学習による異常検知入門

2017年11月2日(木) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、異常検知の考え方から、異常検知に利用される基本的な機械学習アルゴリズムとその理論・応用について紹介し、機械学習による異常検知の全体像を掴むことを目的としています。

強化学習入門

2017年10月30日(月) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

機械学習における学習の効率化手法

2017年10月17日(火) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは機械学習について基礎から解説し、入門から最先端技術までの一通りの道筋を解説いたします。

深層学習 (Deep Learning) による生成モデルの仕組みと応用

2017年9月29日(金) 11時00分17時00分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、「機械学習モデル」の基本から「敵対的生成モデル (GAN) 」「暗黙的生成モデル」を解説いたします。

人工知能システム開発における必要知識と外注の仕方、留意点

2017年9月27日(水) 10時00分17時00分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、人工知能の応用システム開発における工数・費用の見積り、性能評価、リスク管理など実務上のポイントを詳解いたします。

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