~ ディープラーニングの種類と特長、学習のテクニック、少ないデータの時の学習の工夫と実例、様々な応用事例と利用上のテクニック ~
・「少ない学習データ量でも識別精度を大きく向上させる学習法」について修得し、システムやデータ解析へ応用するための講座
・データ件数が少ないために生じている過学習などの問題に対応し、ディープラーニングを適切に活用していくための特別セミナー!
・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
~ ディープラーニングの種類と特長、学習のテクニック、少ないデータの時の学習の工夫と実例、様々な応用事例と利用上のテクニック ~
・「少ない学習データ量でも識別精度を大きく向上させる学習法」について修得し、システムやデータ解析へ応用するための講座
・データ件数が少ないために生じている過学習などの問題に対応し、ディープラーニングを適切に活用していくための特別セミナー!
・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
過学習が起きてしまうことで課題になっている「少ない学習データ量でも識別精度を大きく向上させる学習法」について修得し、システムやデータ解析への応用について解説します。
ディープラーニングや人工知能に関する国際会議に年間10回以上参加していますが、最近、ディープラーニングを誤った方法で使ったり、適切でない問題に対して適用したり、しっかり学習できていないネットワークを予測などに使ってしまっている例が散見されます。これは、ディープラーニングへの理解が浅いのに、ディープラーニングのための使いやすいツールが次々で出てきたために、現在起きている現象だと思います。おそらく日本国内でも同じようなミスをしてしまっている方もいるかもしれません。受講者の皆様が、ディープラーニングの仕組みを深く理解し、適切に活用していけるようになるセミナーを目指します。
開催日時 |
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開催場所 | オンラインセミナー |
カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
受講対象者 |
・ディープラーニングに興味を持つエンジニアの方 ・データ件数が少なく過学習などの問題が生じていて困っている方 ・実際にディープラーニングのプログラムを作っているけれども、その仕組みを正しく理解できているか不安な方 ・システム、ソフト、データ解析ほか関連部門の技術者の方 |
予備知識 |
・プログラミングや機械学習の基礎を知っていると理解しやすい ・すでにディープラーニングを使っているが問題が生じて困っている方には、ディスカッションや個別相談の時間を持ちたいと思います。内容についてのメモやスライドをご提示いただければ幸いです |
修得知識 |
・ディープラーニングの原理およびその活用のポイント ・ディープラーニング利用の上で注意すべきこと。特に、陥りやすり初歩的なミスで、研究開発の時間を浪費することを防ぐ方法 |
プログラム |
1.ディープラーニングとは何か? 2.その他の最適手法にはどんなものがあるのか? 3.ディープラーニングのしくみ 4.ディープラーニングの種類と特長 5.ディープラーニングの開発ツール 6.学習のテクニック 7.少ないデータの時の学習の工夫 8.ディープラーニングの実践 9.様々な応用事例と利用上のテクニック 10.質疑・応答、個別相談 |
キーワード |
ディープラーニング 最適手法 ニューラルネットワーク Deep Belief Network Staked Auto Encoder Convolutional Neural Network Recurrent Neural Network Long Short Term Memory ドロップアウト モーメンタム ハイパーパラメータ オプティマイザー チューニング データオーギュメンテーション |
タグ | AI・機械学習、ソフト管理、ロボット、ITサービス |
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 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日