〜決定論的・確率論的深層学習モデル、深層学習の実装、強化学習の理論とアルゴリズム〜
・ディープラーニングの基礎から全体像に至るまでを網羅的に修得し、活用するための講座
・多くの分野で目覚ましい成果を挙げているディープラーニングや最先端のデータサイエンス技術を先取りし、システムや製品開発に応用しよう！
・初学者の方にも分かるよう説明します
ディープラーニングの基礎と活用のポイントおよび人工知能の最新技術
講師の言葉
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。一つは旧来のニューラルネットワークに基づく決定論的モデリング法で、もう一つは確率論的モデリング法です。
本講演では２種類の深層学習モデルを対比させながら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に至るまでを習得できるようにします。更に、現代的人工知能理論として知られる強化学習にも注目し、理論の肝の部分を重点的に解説していきます。
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。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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 | ・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 ・画像・システム・ロボットその他応用製品に活用を考えている技術者の方 |
| 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．ディープラーニング（深層学習）入門 ２．確率論的深層学習モデル（ディープボルツマンマシン） ３．最近の人工知能理論 ４．おわりに |
| キーワード | ディープラーニング 深層学習 ニューラルネット 積層自己符号化器 強化学習 ディープボルツマンマシン 機械学習 人工知能 |
| タグ | 統計・データ解析、シミュレーション・解析、データ解析、画像、画像処理、画像認識、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 |
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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