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。


『TensorFlowで始めるAI導入とビジネス活用』



 S180911A


開催日時:2018年9月11日(火)10:30-16:30

会  場:オーム ビル(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)


新宣伝セミナー日程表

 講 師

 清野克行(せいのかつゆき) 氏

 サイバースペース代表。慶應義塾大学工学部電子物理専攻卒。情報処理学会会員。日本IBM、日本HPで、製造・装置業を対象とした業務系/基幹業務系システムのSE/マーケティングや、分散アプリケーションによる社内業務システム開発などに携わる。
現在は、クラウドやRIA関連のソフト開発/書籍執筆/セミナー講師/コンサルティングなどを行なっている。

 セミナーの概要

 

 今やAI技術の主流となっているディープラーニングでは、ニューロンの働きを疑似的に多重化したニューラルネットワークを利用しています。
 本セミナーでは、AI技術の概要から始めてディープラーニングとはどのようなものなのか、そしてGoogle社のディープラーニング(深層学習)フレームワークであるTensorFlowの機能および使い方に解説を進めます。その後、TensorFlow の稼働環境を構築して、稼働環境上でのサンプル実行とサンプル内容の解説へと進めていき、TensorFlow のディープラーニングを実現するコード記述スタイルが理解できるようにしていきます。

 

 講義項目

 1 AI利用の現状

  *人工知能に何を期待するか


 2 人工知能ができること12選!

  起業家が知っておくべきビジネスへの活用法
  *見て判断する(画像解析分野)
  *聴いて判断する(音声解析分野)
  *言葉を操る(自然言語処理分野)
  *クリエイターになる
  *まとめ
  *人工知能技術のビジネス活用概況


 3 使用される基礎数学

  配列 / 行列の内積 / 対数 / 微分 / 偏微分


 4 Python言語の基礎

  算術演算 / データ型 / 変数 / リスト / ディクショナリ / ブーリアン / if文 / for文 / 関数 / クラス / コンストラクタ / 継承 / NumPy / 行列の内積 / ブロードキャスト


 5 Deep Learning(深層学習、DL)

  *機械学習とディープラーニング
  *人工知能、機械学習、Deep Learning


 6 パーセプトロン

  *単純パーセプトロン
  *多層パーセプトロン
  *線型分離可能
  *線型分離不可能
  *線形関数と非線形関数


 7 Neural Network(ニューラルネットワーク)

  7.1 ニューラルネットワークとその表現
  7.2 コンピュータに人間のような学習をさせる
  7.3 ニューロンはいつ発火するのか?
   One-Hot-Vector
   ニューラルネットワークの利点と欠点


 8 活性化関数(Activation function)

  *ステップ関数
  *シグモイド関数
  *ランプ関数ReLU

  *恒等関数
  *ソフトマックス関数

  *回帰問題と分類問題
  *線形回帰
  *ロジスティック回帰


 9 TensorFlow

  9.1 TensorFlowとは
  9.2 TensorFlowプログラミング
   GradientDescentOptimizer / 線形回帰 / サンプル / 相関と回帰 / 損失関数(Loss Function) / Gradient descent / 勾配降下法


 10 主なニューラルネットワーク

  10.1 フィードフォワードニューラルネットワーク(Feedforward Neural Network:NN)
   最初に考案された、単純な構造の人工ニューラルネットワークモデル。ネットワークにループする結合を持たず、入力ノード→中間ノード→出力ノードというように単一方向へのみ信号が伝播するものを指す。
   MNIST
  10.2 畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional NN:CNN)
   畳み込み構造を持つ。空間上での位置関係に意味のあるデータのモデル化に有効(例:画像処理)
  10.3 再帰ニューラルネットワーク(Recurrent NN=RNN)
   再帰的部分構造を持つ。木構造を持つデータのモデル化に有効(例:自然言語処理)




 お1人様      受講申込要領 1口(1社3名まで) 受講申込要領  セミナー 総合日程 新宣伝 セミナー日程