~ ルールベースの限界と機械学習による識別、TensorFlowによるプログラミング、畳み込みニューラルネットワークの基礎と応用 ~
・講師の経験を基に画像の特徴識別技術を修得し、ディープラーニングの効果的な実装に応用する講座
・TensorFlowによるプログラミングでディープラーニングの効果的な実装法を習得しよう!
※PCは弊社で用意いたします
~ ルールベースの限界と機械学習による識別、TensorFlowによるプログラミング、畳み込みニューラルネットワークの基礎と応用 ~
・講師の経験を基に画像の特徴識別技術を修得し、ディープラーニングの効果的な実装に応用する講座
・TensorFlowによるプログラミングでディープラーニングの効果的な実装法を習得しよう!
※PCは弊社で用意いたします
ディープラーニングは有用なツールです。AIブームにより、これまで現場で使っていた画像処理や信号処理で使っていたアルゴリズムを置き換えられる可能性が期待され、実装を取り入れようとしている企業も増えているかと思われます。
しかしながら、「具体的にどのようにして使えば良いかわからない」、「実際にやってみたけど思った通りの学習結果が出ない」と悩まれている方もいらっしゃるでしょう。
本講義では、ディープラーニング登場以後のAIの進歩と可能性を感じていていただける概説だけにとどまらず講師が実際に経験して上手くいかなかった内容・事例を基にどのようにして特徴を識別し学習させていくかを講義します。また、講義だけではなくディープラーニングのライブラリーで一番有名なTensorFlowを使った実習も行い、実際の感覚をご理解いただきます。この講義を通じてディープラーニング導入の一助となればと考えています。
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 |
・システム、ソフト関連部門のエンジニアの方 ・TensorFlowを使ったプログラミングでディープラーニングの実装を考えている方 |
予備知識 |
・PC操作に習熟している事を前提とします ・何かしらのプログラミングの経験があると知識が深まります |
修得知識 |
・TensorFlowを使ったディープラーニングプログラムの流れを知ることができる ・どのようにして画像の特徴を識別し学習させていくかを理解できる |
プログラム |
1.AIの定義 2.TensorFlowによるディープラーニングの基礎と演習プログラミング 3.畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の基礎と応用 |
キーワード | 機械学習 人工知能 GAN 深層強化学習 TensorFlow フレームワーク CNN ニューラルネットワーク アンサンブル学習 最適化 |
タグ | AI・機械学習、画像、画像認識 |
受講料 |
一般 (1名):55,000円(税込)
同時複数申込の場合(1名):49,500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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