初めて学ぶ機械学習と産業応用

〜 人工知能と機械学習の違い、統計的機械学習、進化的機械学習の代表的方法、実際に用いる際の注意点および事例 〜

話題の人工知能技術の本質と業務への利用方法について分かりやすく解説する講座

業務のなかで機械学習をどのように利用するかのポイントを初学者の方でも修得できる特別セミナー!

講師の言葉

 今、巷では人工知能技術が脚光を浴びており、知能化技術が第4の産業革命を起こすとまで言われています。中でも、コンピュータ囲碁の戦略にも使われたDeep Learning(深層学習)に代表される統計的機械学習の性能が注目されています。
 本セミナーでは、そのような機械学習や人工知能について初めて学ぶ方を対象として、人工知能技術、特に機械学習とは何であり、どのようなことができ、どのようなことがまだできないのか? 今後はどう発展するのか? また、今後、企業等での業務で実際に使うためにはどうすればよいのか? また、そのときの課題は何であり、どのようにして解決すべきなのか? さらに、今後、人工知能技術がどこに向かうのか? これによって会社の仕事はどのように変わるのかなどについて平易に解説します。人工知能技術とは何かについて、また、知能化技術の業務での利用についてご興味をお持ちの方はぜひご参加下さい。

セミナー詳細

開催日時
  • 2016年11月16日(水) 10:30 ~ 17:30
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 ・人工知能や機械学習をこれまでに一通り学んだことはないが、今後、仕事に必要なので勉強する必要があるとお考えの方、あるいは、最近、知能化技術が話題なので、それがどんなものなのか興味がある・知りたい、とお考えの方など ・システム、画像、機会。ロボット、その他関連企業の方
予備知識 ・高度な専門知識や予備知識は不要です。高校卒業程度の学力・理解力をお持ちの方であれば、ご出身の大学の学部・学科・お仕事の内容などを問わず、どなたでも大丈夫です
修得知識 ・人工知能、特に機械学習とは何かについてと、それを業務に利用した例や、利用する際の問題点およびその解決方法などついて
プログラム

1.機械学習って何?
  (1).人工知能と機械学習の違い
  (2).機械学習の種類とそれぞれの概要
     a.教師あり学習と教師なし学習
     b.事例に基づく学習
     c.その他の機械学習
  (3).何が得意で何が苦手なのか?

2.統計的機械学習の方法とは?
  (1).何をするものなのか?
  (2).統計的機械学習の代表的な手法
     a.ニューラルネットとディープラーニング
     b.サポートベクタマシンとブースティング
     c.決定木とランダムフォレスト
     d.その他の手法
  (3).ディープラーニングの実験方法
     a.CaffeやChainerなどの利用方法と実験
     b.ディープラーニングは産業応用可能か?

3.進化的機械学習の方法とは?
  (1).何をするものなのか?
  (2).進化的機械学習の代表的な手法
     a.入出力の事例からの関数推定
     b.プログラムの最適化・自動構築
     c.ネットワーク構造の最適化
     d.ルールの自動獲得
     e.その他の手法
  (3).実験例のご紹介

4.機械学習の産業応用と事例
  (1).機械学習を実際に用いる際の注意
  (2).用事例のご紹介
     a.製品の欠陥検査処理
     b.画像処理プロセスの自動生成
     c.画像認識器の自動構築
     d.機械・ロボットの最適制御
  (3).産業現場の機械学習に求められる課題

5.まとめと質疑応答・フリーディスカッション

キーワード 機械学習 人工知能 ニューラルネット ディープラーニング 深層学習 サポートベクタマシン ブースティング 決定木 ランダムフォレスト
タグ データ解析
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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