フレームワークを活用したディープラーニングの基礎と実践 ~1人1台PC実習付~

~ 統計処理と数値化、教師あり学習、教師なし学習、ディープラーニングによるデータ分析各手法の実践 ~

・TensorFrow/Kerasによる実習を通して、実践的にディープラーニングの基礎が修得できる講座
・画像分類や異常検知を例に、初学者でもディープラーニングのデータ分析が可能となる特別セミナー!
*実習で使ったデータはお持ち帰りできます(USBをお持ちください)

講師の言葉

 ディープラーニングの基本を極力数式なしで説明します。
 そのため、初学者でも現在話題となっているAIの中身がどうなっているかを学習することができます。
 講師が実際のデータを操作することで、データをどう扱うかを学習していきます。
 画像(分類)、音(異常検知)それぞれの例で解説しますので、それぞれがどのように取り扱われるかが具体的に学習できます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年11月27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 ・データ分析、システム、ソフト関連企業の方
・データ分析、機械学習、ディープラーニングを自分の仕事に活かしたいと思っている方
・AI・機械学習・ディープラーニングに興味のある方
予備知識 ・プログラミングの基礎知識
修得知識 ・データ処理の基本(理論と実践) ・ディープラーニングの基本(理論と実践)
・ディープラーニングを使用した業務改善の提案が可能となります
プログラム

1.機械学習/ディープラーニングと統計
  (1).統計をとるとはどういうことか
  (2).2つのデータ、どれくらい似ている(違っている)か
  (3).統計と機械学習/ディープラーニングの関係
  (4).機械学習/ディープラーニングの手法概観
  (5).機械学習/ディープラーニングで最も重要なこと

2.データを用意する
  (1).データの定義
  (2).扱うデータの特性を把握する
    a.時間軸/場所の考慮
    b.データを発生させるもの
  (3).事象を数値情報
    a.画像を数値情報へ変換する
    b.言語を数値情報へ変換する
    c.音を数値情報へ変換する
    d.状態を数値情報へ変換する
  (4).データの前処理
    a.データの抜け、異常値
    b.データの量を調整する(増やす/減らす)
    c.正規化する
    d.グラフに書く
    e.他の手法

3.環境構築
  (1).Windowsで機械学習環境をオープンソースにて構築
    a.使用可能なオープンソース一覧
    b.Pythonの設定(Windows10端末の例)

4.ディープラーニングの基礎と実践
  (1).機械学習とディープラーニングの違いは?
    a.ディープニューラルネットワークとは
    b.把握すべきディープニューラルネットワークの特性
  (2).順伝播と逆伝播
    a.順伝播とは
    b.誤差逆伝播とは
  (3).ディープラーニングの各手法を把握する
    a.畳み込みニューラルネットワーク CNN(Convolutional Neural Network)
    b.再帰型ニューラルネットワーク RNN (Recurrent Neural Network)
    c.オートエンコーダー
  (4).ディープラーニングで画像分類する
    a.前処理の詳細
    b.CNNで画像分類
  (5).ディープラーニングで異常検知を行う(音データを使用)
    a.前処理の詳細
    b.オートエンコーダーで異常検知

5.このセミナーだけで終わらせないために
  (1).twitter/ブログを通じた情報の収集

*実習では、TensorFrow/kerasによるプログラミングを予定しています

キーワード 機械学習 ディープラーニング フレームワーク Python  CNN RNN オートエンコーダー TensorFlow
タグ 統計・データ解析AI・機械学習ソフト管理ソフト教育
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 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
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