1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

受講料 59,850円/1口 が格安となります。




速習講座 
機械学習・ディープラーニング
― 概要と今後の方向を知り、学び方を掴む ―
 
 
     
S180824K

開催日時:2018年8月24日(金) 13:00-17:00

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 44,000円[税別]/1名

     1口でお申込の場合 56,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)


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   サブテキストとして、「機械学習と深層学習-C言語によるシミュレーション-」
   (小高知宏 著、2808円(税込)、オーム社)を使用しますので、申込用紙のテキ
   スト希望欄に○印をご記入ください。受講料、テキスト代(実費)を合わせて
   請求させていただきます。

 

講 師

   
    小高 知宏 氏
 


       福井大学 工学部 知能システム工学科 
       教授   (博士 (工学))



 講義項目

  1.機械学習とは
    1) 学習と機械学習
     a)ディープラーニングの成果
     b) 機械学習とは
    2) 機械学習の方法
     a)進化的計算
     b)群知能
     c)強化学習
     d)ニューラルネットワーク
     e)ディープラーニング

  2.強化学習
    1) 強化学習とは
    2) Q学習による強化学習の実現

  3.群知能
   
1) 群知能とは
    2) 蟻コロニー最適化法

  4.進化的手法による機械学習
   
1) 進化的手法とは
    2) 遺伝的アルゴリズム
    
  5.ニューラルネットワークの基礎・構成と使い方
   
1) 人工ニューラルネットワーク
     a)人工ニューロンのモデル
     b)ニューラルネットワーク
     c)ニューラルネットワークの学習
    2) バックプロパゲーションによるニューラルネットワークの学習
     a)バックプロパゲーションの原理
     b)バックプロパゲーションのアルゴリズム

  6.ディープラーニングと畳み込みニューラルネット
   
1) ディープラーニングとは
     a)ディープラーニングの基礎
     b)ディープラーニングの具体的技術
    2) 畳み込みニューラルネットワーク
     a)画像処理と画像フィルタ
     b) 画像フィルタの実際
     c)畳み込みニューラルネットの概念
     d)畳み込みニューラルネットの構造
     e)畳み込みニューラルネットワークの構成方法
     f)畳み込みニューラルネットによる画像認識
     g) 畳み込みニューラルネットワークの応用

  7.機械学習・ディープラーニングの現状
   1)機械学習・ディープラーニングでできること
    2)機械学習・ディープラーニングの課題
   




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