～ ベイズ推定から線形識別手法へ、非線形識別手法とカーネル法、代表的な画像特徴、SVMの応用例 ～
テレワークの方の学習にも最適なセミナー！
・ベイズ推定や統計的パターン認識技術を基礎から修得し、ＡＩの有効活用に応用するための講座
・統計的パターン認識技術を学び、どのようなデータが人工知能で有効か、性能が出ない場合の原因の推定に応用できる特別セミナー！
・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
深層学習に基づく人工知能技術は大きな進歩を遂げ、日常生活の隅々にまでいきわたってきています。
しかし、多くの人にとって、人工知能技術はブラックボックスとなっており、データを与えさえすれば何でもやってくれる、あるいは、何をやっているのかわからなくて気味が悪いものとなってしまっているかもしれません。
本セミナーでは、現在の人工知能技術のベースとなるベイズ推定、および、統計的パターン認識技術の基礎的な技術について紹介し、人工知能の「中身」を見せることを目的としています。
これにより、どのようなデータを与えることで人工知能技術が有効に使えるか、あるいは、狙ったような性能が出ない場合の原因が何かなどについて、推定できるような知見が得られることを期待します。
| 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 | 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、データ分析、画像処理関連の技術者の方 ・人工知能技術に興味があるが、その判断基準の根拠を知りたいと思っている人 ・深層学習のパッケージが行っている処理の基本を知りたい人 ・規模の小さいデータセットで、簡単な識別問題を解きたい人 |
| 予備知識 |
・微分、積分などの数学的な基礎知識 ・線形代数、確率に関する知識があれば理解しやすいです |
| 修得知識 |
・ベイズ推定に代表される確率分布に基づいた統計的パターン認識の基本 ・教師あり学習の基本的手順 |
| プログラム |
１．人工知能技術とパターン認識 ２．パターンの表現と距離尺度／類似度 ４．確率分布 ５．識別問題の例 ６．線形識別手法 ７．識別面のマージン最大化とサポート・ベクトル・マシン ８．非線形識別手法とカーネル法 ９．代表的な画像特徴 １０．SVMの応用例：笑顔度の検出 １１．深層学習とSVM（まとめに代えて） |
| キーワード | パターン認識 識別問題 ベイズ推定 統計的パターン認識 距離尺度 k-NN 最尤法 教師あり学習 線形識別手法 マージン最大化 サポート・ベクトル・マシン ＳＶＭ カーネル法 画像特徴 共起特徴 動画特徴 特徴抽出器 ＣＮＮ 判別機 全結合層 |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、画像、画像処理 |
| 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 |
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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営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
