2017年08月29日(火)
10:30~16:30
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非会員:
50,906円
(本体価格:46,278円)
会員:
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学生:
11,000円
(本体価格:10,000円)
会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,980円(税込)から
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学校関係者価格は、企業に在籍されている研究員の方には適用されません。
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よくある質問
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
ノートPC(windows7,8,10 64bit版)※32bit版では、一部演習ができません。
※後日、事前設定についてご連絡いたします。
・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)
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(7,8,10)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.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
a)時間軸/場所の考慮
b)データを発生させるもの
3)データの前処理
a)データの抜け、 異常値への対応
b)データの量を調整する(増やす/減らす)
c)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?
a)必要となるデータの量
b)データクレジング
c)フレームワークでの処理
5)サンプルデータの説明
a)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)画像を数値情報へ変換する
2)言語を数値情報へ変換する
3)音を数値情報へ変換する
4)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
a)データがモデルをつくる
b)結果をどう受け取るべきか
2)学習の種類
a)教師あり学習の基本
b)教師なし学習の基
c)強化学習の基本
3) Windowsで機械学習環境をオープンソースにて構築
a)使用可能なオープンソース一覧
b)Pythonの設定(Windows7/10 端末の例)
4) サンプルデータを機械学習で処理
a)何を導き出したいか?の定義
b)使用できるモデルは?
c)Pythonを実行し結果を得る
5)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)Windowsでディープラーニング環境をオープンソースにて構築
a)TensorFlow環境の構築
★実践形式(ハンズオン形式)
b)Chainer環境の構築
★実践形式(ハンズオン形式)
1)機械学習とディープラーニングの違いは?
a)ニューラルネットワークとは
b)生じた誤差の吸収
c) 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
a)畳み込みニューラルネットワーク CNN(Convolutional Neural Network)
★実践形式(ハンズオン形式)
b)再帰型ニューラルネットワーク RNN(Recurrent Neural Network)
★実践形式(ハンズオン形式)
c)強化学習(Deep Q-learning)
★実践形式(ハンズオン形式)
5)プログラム解説
a)TensorFlowの解説
b)Chainerの解説
6)解析結果の考察とチューニング
a)TensorFlow
★実践形式(ハンズオン形式)
b)Chainer
★実践形式(ハンズオン形式)
7)精度を上げるためにいかにパラメータを最適化するか?
★実践形式(ハンズオン形式)
8)過学習の判断基準
9)その他、実践にあたり注意すべきこと
5.このセミナーだけで終わらせないために
1)twitter/ブログを通じた情報の収集
2)より高速な環境を求める場合
【質疑応答・名刺交換】
ディープラーニング,deep learning,機械学習,基礎,実践,セミナー,研修,講習