ディープラーニングの基礎と制御システムへの活用法 <オンラインセミナー>

~ ディープラーニングの仕組み、種類、ツールとチューニング方法、ドローン、デバイス、プラント制御への活用 ~

テレワークの方にも最適なセミナーです!

・ディープラーニングの仕組みを深く理解し、適切な活用のポイントが修得できる講座
・使いやすいツールの出現により、誤った使い方や適切でない問題への適用が増えているディープラーニングの正しい活用法を修得し、システムへ適切に応用しよう!

・本講座は、WEB会議システムを利用して開催いたします
・受講の仕方など詳細は、お申込みいただいた後にご連絡いたします
・その他疑問点がございましたら、お問い合わせください
・PCの環境等で視聴できない方は、弊社研究室でご受講が可能です

 

講師の言葉

 ディープラーニングや人工知能に関する国際会議に年間10回以上参加していますが、最近、ディープラーニングを誤った方法で使ったり、適切でない問題に対して適用したり、しっかり学習できていないネットワークを予測などに使ってしまっている例が散見されます。これは、ディープラーニングへの理解が浅いのに、ディープラーニングのための使いやすいツールが次々で出てきたために、現在起きている現象だと思います。おそらく日本国内でも同じようなミスをしてしまっている方もいるかもしれません。
 本講座では受講者の皆様が、ディープラーニングの仕組みを深く理解し、適切に活用していけるようになるセミナーを目指します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年05月08日(金) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナーソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・システム、ソフト、組込み制御システム、データ解析その他関連部門の方
・過学習などの問題が生じていて困っている方
・ディープラーニングに興味を持っている方
・実際にディープラーニングのプログラムを作っているが、その仕組みを正しく理解できているか不安な方
・国際的な研究開発の最新事情を知りたい方
予備知識 ・特に必要な知識はありません
・すでにディープラーニングを使っていて、問題が生じて困っている方には個別相談の時間を持ちますので、内容についてのメモやスライドをお持ちいただければ幸いです
修得知識 ・ディープラーニングの原理およびその活用のポイント
・ディープラーニングの利用の上で注意すべきこと(陥りやすり初歩的なミスで、研究開発の時間を浪費することを防ぐ)
プログラム

1.ディープラーニングの基礎
  (1).ディープラーニングとは何か?

    ・ディープラーニングでなにができるのか活用例を紹介します。
     AlphaGoで、ディープラーニングが一躍有名になりましたが、日本ではGPS将棋というディープラーニングを使っていない将棋ソフトウェアも優秀な成績を収めています。
     世界の動向について紹介し、ディープラーニングをどんな問題に対して使うべきか考えます。

  (2).その他の最適手法にはどんなものがあるのか?

    ・音声認識などに使われるDPマッチングや意思決定を助ける決定木など、これまでたくさん用いられてきた最適化手法について解説し、それらとディープラーニングとの違いについて理解します。

  (3).ディープラーニングのしくみはどうなっているのか?

    ・単純なニューロンから、複雑なニューラルネットワーク、さらに複雑なディープラーニングまで、順を追って解説します。

2.ディープニューラルネットワークの学習
  (1).ディープニューラルネットワークにはどんな種類があるのか?
    ・特徴抽出が不要になったDeep Belief Network
    ・識別問題に強いStaked Auto Encoder
    ・特に画像の識別に強いConvolutional Neural Network
    ・時間変動に強いRecurrent Neural Network
    ・長期的な依存関係も学習できるLong Short Term Memory
     など、様々なディープラーニングのネットワークについて紹介し、皆様が考えている問題にとって適切なネットワークについて解説します。

  (2).ディープラーニングのツールにはどんなものがあるのか?
    ・日本発のChainer
    ・コードが簡単なKeras
    ・多くの人が利用しているTensorFlow
    ・利用者が増加中のPyTorch
     など、ディープラーニングのツールの特徴を紹介し、皆様にとって適切なディープラーニングの環境について解説します。

  (3).学習のテクニック
    ・ドロップアウト、モーメンタムなどのハイパーパラメータについて理解し、そのチューニング方法について学びます。また、オプティマイザーごとの性質の違いを理解し、選び方について検討します。

3.ディープラーニングの活用
  (1).ディープラーニングの制御システムへの活用

    ・ディープラーニングのドローン制御への活用事例の紹介やデバイス制御、プラント制御について紹介し、その有効性について議論します。

  (2).その他の様々な応用事例の検討・ディスカッション

    ・その他の様々な応用事例について検討・ディスカッションをします。受講者からの事例紹介があれば、それについても検討・ディスカッションをします。

4.個別相談
    ・受講者の個別事例に対して、アドバイスを行います

キーワード ディープラーニング  最適手法 特徴抽出 Deep Belief Network 識別問題 Staked Auto Encoder  Convolutional Neural Network  Recurrent Neural Network  Long Short Term Memory ドロップアウト モーメンタム ハイパーパラメータ オプティマイザー
タグ AI・機械学習ソフト管理プラント機械制御
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
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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