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Deep Learningのセミナー・研修・出版物

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
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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
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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
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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
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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
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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。

パターン認識・機械学習の基礎とPythonによる実装入門

2017年9月19日(火) 10時30分16時30分
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Pythonで始める機械学習入門 Plus

2017年9月13日(水) 9時00分16時30分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、数式を一切使わず、機械学習の現場での活用をモットーに、Pythonの演習を通じて機械学習を学習します。

機械学習・ディープラーニングの基礎と利用方法

2017年9月12日(火) 10時30分16時30分
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本セミナーでは、機械学習をこれから勉強しようとしている初学者の方を対象にして、機械学習の考え方・種類・特徴・基礎手法・ディープラーニングの原理・特徴・課題など基礎から産業応用までをやさしく解説いたします。

強化学習の基礎とロボットの運動制御技術への応用

2017年9月4日(月) 11時00分16時00分
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生体ビッグデータ・AI (とくにディープラーニング) を用いた創薬・ドラッグリポジショニングの実際

2017年8月31日(木) 10時30分16時30分
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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。

次世代カメラの画像処理

2017年8月30日(水) 10時00分17時00分
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本セミナーでは、画像処理の最新のアルゴリズムを分かりやすく紹介し、実装プログラム、デモ等も交えて説明いたします。

ディープラーニングの基礎と実践

2017年8月29日(火) 10時30分16時30分
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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。

Pythonで学ぶ機械学習の実践

2017年8月29日(火) 10時00分16時30分
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ディープラーニング (Deep Learning) とロボットの行動系列学習

2017年7月26日(水) 10時00分16時30分
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本セミナーでは、ディープラーニングの手法について、その歴史と各種の学習アルゴリズムを概説します。その後、マルチモーダル学習という新しい分野へ応用した我々の最新研究の概要、ロボットの環境認識と行動学習への応用事例、最後に、リカレントニューラルネットへの展開等、将来の研究動向を議論します。

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