1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 1口(1社3名まで受講可能)でのお申込みは、受講料5 が格安となります。


  深層学習 (Deep Learning) を用いた
  生成モデルの理論と応用事例

   ~敵対的生成モデル (GAN) を中心に~



 S180316N

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開催日時:2018年3月16日(金) 11:00-17:00 (10:30受付開始)

会  オームビル(東京都千代田区神田錦町3‐1)
                     【地下鉄】
                        メトロ東西線『竹橋駅』徒歩3分
                        都営三田線・新宿線・メトロ半蔵門線『神保町駅』徒歩7分
                        都営新宿線・メトロ千代田線『小川町駅』徒歩7分
                        メトロ丸ノ内線『淡路町駅』徒歩8分
                     【JR】
                        中央線・山手線・京浜東北線『神田駅』徒歩10分
                        中央線・総武線『御茶ノ水駅』徒歩11分

受 講 料:1人様受講の場合 47,000円[税別] / 1名

     1口でお申込の場合 59,000円[税別] / 1口(3名まで受講可能)

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 講 師


 松原 崇 氏    神戸大学大学院 システム情報学研究科 助教 (博士(工学))

                   ・経歴
                     2015年 大阪大学大学院基礎工学研究科 博士後期課程修了
                   ・所属学会
                     IEEE,電子情報通信学会,人工知能学会


            
<概要>
               深層学習(Deep Learning)は大量の正解ラベル付きデータを活用して画像や音声の識別や変換を行う
              ことを得意としている.そのため、いくら手元に大量のデータがあっても、まずは人の手で分類・タグ
              付けを行う必要があり、導入の障害となっていることがある.
               一方で深層学習を用いた生成モデルは、正解ラベルが限られていたり、全く与えられていない状態で
              も、ある程度有益な情報を抽出・発見できることが知られている.
               本セミナーでは変分自己符号化器(VAE)や敵対的生成モデル(GAN)などの構造や理論的背景、応

                            用事例について解説する.



 講義項目

1. 生成モデルとは何か?

 1.1. 生成モデルと生成モデル
 1.2. グラフィカルモデル

2. 深層生成モデル

 2.1. 変分自己符号化器(VAE)  
 2.2. 階層的深層生成モデル
 2.3. 自己回帰モデル

3. 敵対的生成モデル(GAN)

 3.1. 基礎理論
 3.2. 応用事例




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