〜 畳み込みニューラルネットワークのしくみと使いどころ、ディープラーニングの正則化技術 〜
・深層学習の基礎から実装プログラムの実践へステップアップできる知識を修得するための講座
・人工知能プログラミング開発の際に不可欠となる知識をマスターし、より効果的なシステム開発へ活かそう!
〜 畳み込みニューラルネットワークのしくみと使いどころ、ディープラーニングの正則化技術 〜
・深層学習の基礎から実装プログラムの実践へステップアップできる知識を修得するための講座
・人工知能プログラミング開発の際に不可欠となる知識をマスターし、より効果的なシステム開発へ活かそう!
深層学習(ディープラーニング)は最新の人工知能技術であり、多くの分野で目覚ましい成果を挙げています。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。また、初学者だけに限らず、深層学習を多少聞きかじったけれども、しっかりと基礎部分を把握しておきたいという方にもピッタリな内容となっています。
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、深層学習プログラム開発へ自然にステップアップできるような知識獲得も目指しています。
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で人工知能プログラミングに興味のある方 ・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 ・人工知能プログラミング開発の際に重要となる知識を習得できる |
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)
4.深層学習の深層部と実践
5.本講座のまとめ |
キーワード | ディープラーニング 機械学習 深層学習 ニューラルネットワーク CNN パラメータチューニング 正則化 |
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、組み込みソフト、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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