1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 57,000円(税別)/1口 が格安となります。


『深層学習による時系列モデルと
 最新の研究事例』




 S180416A



 

開催日時:2018年4月16日(月)11:00-16:00

会  場:オーム ビル(千代田区神田錦町)

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 57,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)


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 講 師

 速水 悟 (ハヤミズ サトル) 氏 

   岐阜大学 工学部 電気電子・情報工学科 情報コース 教授(博士(工学)) 併任 大学院工学研究科 教授 

 <略歴、等>   1981年 東京大学大学院 工学系研究科 修士課程修了。
 同年   通商産業省工業技術院 電子技術総合研究所(現、国立研究開発法人産業技術総合研究所)。
 1989年 カーネギーメロン大学 客員研究員。
 1994年 フランス国立科学研究院機械情報学研究所 客員研究員。
 2002年 岐阜大学 教授。
  現在に至る。
 <研究分野>   人間情報学 / 知覚情報処理 / 知覚情報処理・知能ロボティクス(音声・音楽情報処理)。


 セミナーの概要

 

 本セミナーでは、深層学習による時系列モデルの基本的な手法と最新の研究事例を解説します。モデルとして、再帰型ネットワーク、LSTM(長・短期記憶)、注意型ネットワーク、コネクショニスト時系列分類法、敵対的生成モデル(GAN)とその時系列への適用について解説します。また最新動向として、動画像、音響信号への適用を中心に、2016年以降の研究事例を紹介します。


 講義項目

 1 時系列のモデル化
  1.1 時系列の教師なし学習における特徴抽出と次元削減
  1.2 時系列を対象とする識別モデルの作成方法
  1.3 入出力がある場合のモデル化と異常検知への適用

 2 深層学習による時系列のモデル化
  2.1 再帰型ネットワーク(RNN)の構成
  2.2 長・短期記憶(LSTM)とゲート付き再帰型モデル
  2.3 系列変換モデルによる時系列の変換
  2.4 注意型ネットワーク(Attention)による対応付け
  2.5 コネクショニスト時系列分類法(CTC)
  2.6 敵対的生成モデル(GAN)の時系列への適用

 3 深層学習の適用事例
  3.1 注意型モデルの統合による読唇(動画像)
  3.2 混合音解析への適用(音響信号)
  3.3 Attention only モデル
   …その他、2016年以降の研究事例を紹介します。



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