〜 ディープニューラルネットワーク(DNN)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の仕組みと実践例 〜
・深層学習の基礎から実装に至るまでの知識が実践的に修得できる特別講座
・もっとも広く利用されている深層学習モデルであるディープニューラルネットワーク(DNN)と画像認識処理でよく利用される畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をマスターし、システム開発へ応用しよう!
〜 ディープニューラルネットワーク(DNN)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の仕組みと実践例 〜
・深層学習の基礎から実装に至るまでの知識が実践的に修得できる特別講座
・もっとも広く利用されている深層学習モデルであるディープニューラルネットワーク(DNN)と画像認識処理でよく利用される畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をマスターし、システム開発へ応用しよう!
深層学習(ディープラーニング)は最新の機械学習法であり、多くの分野で目覚ましい成果を挙げています。現在の深層学習では大きく分けて2種類のモデリング法があります。
本講座では、初学者にも分かりやすいよう、深層学習理論を学ぶ上で重要となるトピックは網羅的に解説し、理論の基礎から全体像、そして深層学習の中心的コンセプトに至るまでを習得できるようにします。
本講座ではもっとも広く利用されている深層学習モデルであるディープニューラルネットワーク(DNN)と画像認識処理でよく利用される畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を話題の中心とします。更に、深層学習を用いた簡単なアプリケーション例を通して、実践的な理解も深めていきます。
受講者の皆様方が、最先端のデータサイエンス理論に自然に入門し、また、それらを活用できるようになることがこの講演の最終目標です。
開催日時 |
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開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
受講対象者 | ・情報処理、システム、データ解析、ネットワーク、画像処理、音声処理、ロボット、自然言語処理他関連企業の方 ・より進んだパターン認識や人工知能のための基礎理論を学びたい方 ・深層学習理論の全体的なイメージと要素技術を掴みたい方 |
予備知識 | ・必要事項は随時解説をしますが、大学初年度で学習する程度の微積分学や確率・統計学の知識があれば望ましいです |
修得知識 | ・深層学習理論の基礎理解と概要把握から、実装に至るまでの一通りの知識を習得できる ・関連文献を読み解く際に重要となるキーワードに関する知識も習得できる |
プログラム |
1.機械学習とは何か? 2.深層学習への道 3.畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 5.本講座のまとめ |
キーワード | ディープラーニング 深層学習 ディープニューラルネットワーク 畳み込みニューラルネットワーク 積層自己符号化器 コントラスティブ・ダイバージェンス |
タグ | データ解析、画像認識、組み込みソフト、ロボット |
受講料 |
一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込) |
会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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