1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 57,000円/1口 が格安となります。







 〜徹底理解〜 
機械学習・ディープラーニングの
画像認識への応用技術


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開催日時:2018年3月19日(月) 10:30-16:30

会  場:オームビル(東京都千代田区神田錦町3‐1)             

受 講 料:1人様受講の場合 46,000円[税別]/1名

     1口でお申込の場合 57,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)


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 講 師


 白川 真一 氏
 

        横浜国立大学 大学院環境情報研究院 講師
                      


 
<略歴>
  2009年3月、横浜国立大学大学院環境情報学府修了、博士(工学)
  2009年4月〜2010年3月、日本学術振興会特別研究員(PD)
  2010年4月〜2012年3月、株式会社富士通研究所 研究員
  2012年4月〜2013年3月、青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科 助手
  2013年4月〜2015年3月、青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科 助教
  2015年4月〜2016年4月、筑波大学システム情報系 助教
  2016年4月〜現在、横浜国立大学大学院環境情報研究院 講師



    知的な処理をコンピュータやロボットで実現しようとする「人工知能」は,
  現在第3次ブームを迎えているといわれています.それに伴って,「人工知能」,
  「機械学習」,「ディープラーニング」といったキーワードが新聞やテレビなど
  にも頻繁に登場するようになっています.
   本セミナーでは現代の人工知能を支える重要な技術である「機械学習」について
  基礎からじっくり解説します.セミナー後半では,実際の応用先として画像処理や
  画像認識を例に,どのように機械学習が応用できるかを説明します.
   本セミナーを通して,機械学習の考え方,どのような問題に適用できるのか,
  実際の問題に応用するためには何が必要なのか,などについて知識を身につけて
  いただくことがねらいです.



<受講対象者>
  ・機械学習の基礎知識を習得したい方
  ・業務に機械学習が使えないか検討中の方
  ・機械学習やディープラーニングによる画像処理・画像認識の導入を検討している方

<必要な予備知識>
  ・高校卒業レベルの数学の知識

<本セミナーで習得できること>
  ・機械学習の考え方、基礎知識
  ・機械学習の典型的な手法とそれらの使い分け
  ・機械学習、ディープラーニングの画像処理・画像認識への応用方法



講義項目


1. 機械学習入門
 1) 機械学習と人工知能の関係
 2) 機械学習のこころ(基本的な考え方)
 3) 機械学習で実現できること
 4) 機械学習の構成要素(モデル,コスト関数,最適化)


2. 機械学習手法の例
 1) 機械学習手法の分類(教師あり学習,教師なし学習,強化学習)
 2) 線形回帰
 3) ロジスティック回帰
 4) サポートベクターマシン
 5) ニューラルネットワーク・ディープラーニング
 6) 決定木
 7) 最近傍法
 8) k-meansクラスタリング
 9) 行列分解法
 10)主成分分析


3. 機械学習の画像処理・画像認識への応用
 1) 画像処理・画像認識の基礎
  @ 画像データについて
  A 画像処理・画像認識の難しさ
  B 前処理・特徴抽出
  C 機械学習による画像認識
 
 2) ディープラーニングによる画像認識
  @ ニューラルネットワークの復習
  A Convolutional Neural Network(畳み込みニューラルネットワーク)
  B ディープラーニングの性能を向上させるいくつかのテクニック
  C ディープラーニングのフレームワーク
    ・TensorFlow
    ・Chainer
    ・Keras


4. 機械学習を上手く応用するために

 1) 対象問題の整理と定式化
 2) データの取得,前処理,特徴抽出
 3) アルゴリズムの選択
 4) ハイパーパラメータの調整




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