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☆ディープラーニングなどの機械学習を始めてみたい方必見!
 実装方法を含め基礎から解説します!

パターン認識・機械学習・ディープラーニング入門セミナー【名古屋開催】

※8/7(水) 講演時間が変更になりました。

変更前:10:30~16:30
↓ ↓ ↓
変更後:10:00~16:00

セミナー概要

略称
ディープラーニング【名古屋開催】
セミナーNo.
191124  
開催日時
2019年11月05日(火)10:00~16:00
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
東桜会館 第2会議室
講師
名古屋大学 情報学研究科 助教 博士(情報学) 川西 康友 氏 
価格
非会員: 55,000円(税込)
会員: 49,500円(税込)
学生: 11,000円(税込)
価格関連備考
■会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円(税込)から
 ・1名で申込の場合、49,500円(税込)へ割引になります。
 ・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円(2人目無料)です。
■ 会員登録とは? ⇒ よくある質問
■ 学生価格は、教職員や研究員、企業に在籍されている学生には適用されません。また、当日学生証をご持参ください。

※2019年10月1日以降に開催されるセミナーの受講料は、お申込みいただく時期に関わらず消費税が10%になります。
定員
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。
備考
昼食・資料付き

講座の内容

受講対象・レベル
・ディープラーニングなどの機械学習を始めてみたい方
必要な予備知識
・特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします
習得できる知識
・機械学習を正しく利用できるようになる
趣旨
 本セミナーでは、近年AIの基礎技術として注目されているパターン認識・機械学習について解説し、Pythonを用いた実装の流れとポイントを解説します。また、近年注目を集めているディープラーニングについても、実装方法を含め基礎から解説します。
プログラム
1.はじめに
 1.1 AIとパターン認識・機械学習
 1.2 最先端手法と応用例

2.機械学習のしくみ
 2.1 機械学習の枠組み
 2.2 機械学習に基づくパターン認識手法(ポイントをかいつまんで紹介)
  1)k近傍法
  2)線形識別関数
    ―単純パーセプトロン、サポートベクトルマシン
  3)アンサンブル学習
    ―ランダムフォレスト
  4)ニューラルネットワーク
    ―多層パーセプロトン、深層学習

3.Pythonの概要
 3.1 Pythonとは
 3.2 Pythonを使いこなすためのモジュール
    ―numpy、scipy、scikit-learnほか
 3.3 数値計算ライブラリ numpy

4.Pythonでの機械学習
 4.1 scikit-learnの紹介
 4.2 scikit-learnを用いた機械学習の枠組み
 4.3 使用するクラス分類器
 4.4 Pythonでの機械学習の実際の流れ
  1)必要なモジュールの読み込み
  2)特徴量の読み込み
  3)識別器の初期化・学習
  4)評価
  5)結果の集計・出力
  6)学習した識別器の保存、読み込み
 4.5 各種クラス分類手法の切り替え
 4.6 各種クラス分類手法の比較
 4.7 パラメータの自動調整法

5.Deep Learningの利用
 5.1 Deep Learningの代表的なパッケージ
 5.2 Kerasを用いたクラス分類器としてのDeep Learning
 5.3 Kerasを用いた特徴抽出を含めたDeep Learning
 5.4 学習済みモデルの読み込みと利用

6.まとめ

【質疑応答・名刺交換】
キーワード
パターン認識,機械学習,ディープラーニング,python,基礎,入門,セミナー,講演,研修

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