Pythonを使ったDeep Learningによるパターン認識と実装のポイント ~ 1人1台PC実習付 ~

~ パターン認識と機械学習、Pythonによるパターン認識システムの実装方法と深層学習の利用法 ~

・パターン認識・機械学習の基礎を学び、Pythonを用いた実装やパラメータチューニングに活かすための講座
・実習を通して、ディープラーニング(深層学習)の実装方法や学習のコツなどが習得できる特別セミナー !

PCは弊社でご用意いたします                           

講師の言葉

 本セミナーでは、画像認識のためのパターン認識・機械学習の基礎と深層学習について解説します。

 パターン認識・機械学習技術を使いこなすには、基礎的な知識を身につけることが重要です。

 そこで、パターン認識・機械学習の基礎について講義を行い、それをふまえてPythonを用いた実装やパラメータチューニングについて、実際に動かしてもらいながら解説します。

 また、深層学習についても、実装方法や学習のコツなどについて解説します。

本セミナーは受付を終了いたしました。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年03月06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 ・パターン認識・機械学習について学びたい方
・Pythonによる実装について興味がある方
・深層学習(Deep Learning)を実際に動かしてみたい方
・システムソフト部門の技術者の方
予備知識 ・何らかのプログラミング言語の経験
・数学の基礎的な知識
・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 ・パターン認識・機械学習の基礎知識
・Pythonのプログラミング
・機械学習、深層学習の実装方法
プログラム

1. パターン認識と機械学習
 (1).パターン認識とは
 (2).パターン認識と機械学習の関係
 (3).機械学習の枠組み
 (4).パターン認識の応用

2. 機械学習の各種手法と深層学習
 (1).単純パーセプトロン
 (2).サポートベクトルマシン
 (3).アンサンブル学習
 (4).多層パーセプトロン
 (5).深層学習

3.Python によるパターン認識システムの実装
 (1).Pythonの紹介
 (2).機械学習のためのPythonパッケージ
 (3).サポートベクトルマシンを用いた画像認識
 (4).様々な手法の利用と比較
 (5).自動的なパラメータチューニング

4.Python による深層学習(Deep Learning)の利用
 (1).分類:ニューラルネットワークによる認識
 (2).特徴抽出+分類:学習済み畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による認識
 (3).特徴抽出+分類:畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の学習

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 画像特徴抽出 ニューラルネットワーク ディープラーニング 
タグ AI・機械学習データ解析画像画像処理データ分析
受講料 一般 (1名):49,680円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,280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 小田急第一生命ビル(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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