☆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【LIVE配信】

Zoomを使ったWEBセミナーです。在宅、会社にいながらセミナーを受けられます。

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セミナー概要
略称
ディープラーニング【WEBセミナー】
セミナーNo.
220457
開催日時
2022年04月25日(月) 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
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:  55,000円 (本体価格:50,000円)
価格関連備考
会員の方あるいは申込時に会員登録される方は、受講料が1名55,000円(税込)から
 ・1名49,500円(税込)に割引になります。
 ・2名申込の場合は計55,000円(2人目無料)になります。両名の会員登録が必要です。
 ・10名以上で申込される場合は大口割引(総額165,000円~)があります。
  お気軽にメールでご相談ください。info@rdsc.co.jp
■会員登録とは? ⇒ よくある質問
備考
【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
1)Zoomを使用されたことがない方は、こちら からミーティング用Zoomクライアントを
  ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2)セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたに
  ついては こちら をご覧ください。
3)開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
  10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
  ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
 ご自宅への送付を希望の方はコメント欄にご住所などをご記入ください。
 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
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

 

キーワード
ディープラーニング,deep learning,深層学習,機械学習,AI,セミナー
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