〜 Pythonを用いた実装とパラメータチューニング、Deep Learningの応用とそのポイント 〜
・パターン認識・機械学習、Deep LearningまでをPythonで実装できるようになるための講座
・Pythonやそのライブラリを効果的に利用して効率的なシステム開発に活かそう！
※PCは弊社で用意いたします。
Pythonによる機械学習・パターン認識の基礎と実装技術 〜 1人1台ＰＣ実習付 〜
講師の言葉
本講座では、機械学習・パターン認識の基礎と、そのPythonでの実装について解説します。
近年、SVMなどのこれまで広く利用されてきた機械学習・パターン認識手法だけでなく、Deep Learningも様々なところで利用されています。
Python及びそのライブラリを利用することで、これらの様々な手法が簡単に利用できることを知り、それらを使いこなせるようになることを目的としています。
また、実際にPythonを用いてこうしたツールを簡単に利用出来るということを実体験していただきます。
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 | ・パターン認識の研究に取り組みたい方 ・Pythonでパターン認識・機械学習を身につけたい方 ・Deep Learningにチャレンジしてみたい方 |
| 予備知識 | ・プログラミングの経験 ・パターン認識や機械学習、深層学習という言葉を聞いたことがある |
| 修得知識 | ・Pythonを用いたプログラミングの知識 ・機械学習の実装についての知識 |
| プログラム |
１．パターン認識・深層学習の基礎
（１）．パターン認識とは
（２）．パターン認識の基礎技術
a．単純パーセプトロン
b．サポートベクトルマシン
c．アンサンブル学習
d．多層パーセプトロン
（３）．深層学習への発展
（４）．深層学習で出来ること
２．Python入門
（１）．なぜPythonか
（２）．Pythonの利用環境
（３）．Pythonの文法
（４）．Pythonでの機械学習に必要な数値計算
３ ．Pythonによるパターン認識システムの実装
（１）．サポートベクトルマシンを用いた画像認識
（２）．様々な手法の選択的な利用と比較
（３）．自動パラメタチューニング
４．PythonによるDeep Learningの利用
（１）．分類：Neural Networkによる画像認識
（２）．特徴抽出＋分類：Convolutional Neural Networkの利用
５． まとめと質疑応答 |
| キーワード | Python 機械学習 パターン認識 深層学習 Deep Learning サポートベクトルマシン 画像認識 特徴抽出 |
| タグ | 画像、画像処理 |
| 受講料 |
一般 (1名)：50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：45,100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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