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ディープラーニングの基礎と実践【大阪開催】
☆はじめて学ぶ方にも最適な講座!
基礎から具体的な実践方法をわかりやすく解説する!
ディープラーニングの基礎と実践【大阪開催】
※受付を終了しました。最新のセミナーは
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セミナー概要
略称
ディープラーニング【大阪開催】
セミナーNo.
200340
開催日時
2020年03月05日(木) 10:30~16:30
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
滋慶医療科学大学院大学
9F 講義室1
価格
非会員: 55,000円 (本体価格:50,000円)
会員: 49,500円 (本体価格:45,000円)
学生: 11,000円 (本体価格:10,000円)
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。
また、当日学生証をご持参ください。
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に興味があり、実践したい方
必要な予備知識
特に予備知識は必要ありません
習得できる知識
・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)
趣旨
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デモ形式にて解説します。
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。
プログラム
1.機械学習/ディープラーニングを行う際に必要なデータ処理の基本
1-1 データの定義
1-2 扱うデータの特性を把握する
(1)時間軸/場所の考慮
(2)データを発生させるもの
1-3 データの前処理
(1)データの抜け、異常値への対応
(2)データの量を調整する(増やす/減らす)
(3)データの次元を削減する
1-4 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?
(1)必要となるデータの量
(2)データクレジング
(3)フレームワークでの処理
1-5 サンプルデータの説明
(1)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~
2-1 分布
2-2 次元とベクトル
2-3 画像を数値情報へ変換する
2-4 言語を数値情報へ変換する
2-5 音を数値情報へ変換する
2-6 状態を数値情報へ変換する
3.機械学習の基礎と実践
3-1 機械学習の基本
(1)データがモデルをつくる
(2)学習結果をどう受け取るべきか
3-2 学習の種類
(1)教師あり学習の基本
(2)教師なし学習の基本
(3)強化学習の基本
3-3 結果の分類
(1)回帰
(2)クラス分類
3-4 Windowsで機械学習環境をオープンソースにて構築
(1)使用可能なオープンソース一覧
(2)Pythonの設定(Windows7端末の例)
3-5 サンプルデータを機械学習で処理
(1)何を導き出したいか?の定義
(2)使用できるモデルは?
(3)Pythonを実行し結果を得る
3-6 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
4-1 機械学習とディープラーニングの違いは?
(1)ニューラルネットワークとは
(2)生じた誤差の吸収
(3)特微量の抽出/学習の方法
4-2 ディープラーニングを分類し、その特徴を把握する
(1)畳み込みニューラルネットワーク CNN(Convolutional Neural Network)
(2)再帰型ニューラルネットワーク RNN (Recurrent Neural Network)
(3)強化学習 (Deep Q-learning)
4-3 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
(1)TensorFlow
(2)Chainer
4-4 サンプルデータをディープラーニングで処理
(1)TensorFlowで動かし結果を得る
(2)Chainerで動かし結果を得る
4-5 ディープラーニングのプログラム解説
(1)TensorFlowの解説
(2)Chainerの解説
4-6 解析結果の考察とチューニング
(1)TensorFlow
(2)Chainer
4-7 精度を上げるためにいかにパラメータを最適化するか?
4-8 過学習の判断基準
4-9 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
5-1 twitter/ブログを通じた情報の収集
5-2 より高速な環境を求める場合
【質疑応答・名刺交換】
キーワード
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
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