1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

受講料 58,800円/1口 が格安となります。



機械学習入門セミナー

―グラフと直感で理解させる―

 S180913K

  

開催日時:2018年9月13日(木) 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 43,000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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 講 師


 
   伊藤 真  氏 


          プログレス・テクノロジーズ株式会社
           コロニー第一事業部 AIソリューショングループ 
           グループ長  博士(情報科学)
 
 



   <受講対象>
    ・AIや機械学習の導入に興味があるが、実際にどういう技術なのかを
     基本からしっかり理解したいという方
     例:中小企業の経営者や生産管理部門、マーケティングの方など

   <習得知識>
    ・AI、ディープラーニング、機械学習の意味が理解できる
    ・機械学習のロジックが理解でき、機械学習でできることがはっきりわかる
    ・機械学習でよく使われる重要な概念が習得できる

   <講師の言葉>
      AI・ディープラーニング・機械学習は、生産ライン、医療、インターネットサービスなど、
    様々な分野で応用・実用化され、多くの人がこの技術にさらなる期待を寄せています。
    しかし、もちろんAIや機械学習がなんでもできるわけではありません。何ができて何ができ
    ないのか、これをしっかり理解するためには機械学習の基本原理を理解することが重要です。
      本講では、AIや機械学習を導入したいと考えているが機械学習でどんなことができるのかを
    きちんと理解したい、知りたい方に向けて、機械学習の考え方の道筋、基本的な重要な概念を
    じっくり説明します。数式はできるだけ使わずに、グラフを使って直感的な解説をします。

   <講師紹介>
      沖縄科学技術大学院大学にて脳の研究に従事。データ解析に機械学習を利用してきた。
      2017年4月よりプログレス・テクノロジーズ株式会社に入社。 

     【専門】 神経科学/機械学習
     【本テーマ関連学協会での活動】 日本神経科学学会会員、北米神経科学学会会員




 講義項目

 1 機械学習とAI
   1.1 AIとは
   1.2 機械学習とは
   1.3 ニューラルネットワークとは
   1.4 Deep Learning(深層学習)とは
  

 2 機械学習
   2.1 教師あり学習
   2.2 教師なし学習
   2.3 強化学習
   2.4 機械学習とPython
   2.5 機械学習習得のコツ
     ・次元数Dを2で考えてみる
     ・プログラムで実装する

 3 教師あり学習…回帰

   3.1 
線モデル 
   3.2 面モデル
   3.3 曲線モデル 
   3.4 オーバーフィッティング


 4 教師あり学習…分類

   4.1 1次元入力…2クラス分類
   4.2 2次元入力…3クラス分類


 5 ニューラルネット・ディープラーニング

   5.1 ニューロンモデル
   5.2 ニューラルネットワークモデル
   5.3 ディープラーニング
   5.4 手書き数字の認識への応用

 6 機械学習の応用、活用事例




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