～ 過学習と正則化法、転移学習、深層学習モデルの鳥瞰、CNNとRNN、勾配降下法、パラメータの初期化、極端学習機械とリザバーコンピューティング、運用のコツと注意点 ～
・ディープラーニングの基礎から実装に至るまで実践的に修得できる特別講座
・代表的なアルゴリズムと転移学習などの最新技術を学び、システム開発に応用しよう！
・基本となるパーセプトロンから体系的に分かりやすく理解できる講座です
ディープラーニングの基礎と最新アルゴリズムおよび実践的最新技術
講師の言葉
ディープラーニング（深層学習）は複数の層が積まれた、多層構造のネットワークを用いて巧みに機械学習するための技術であり、現在の人工知能技術の根幹となっています。本講座は、基礎的な背景を含めて、ディープラーニングと触れ合うための概要知識と基礎的な設計技術の習得を主眼としています。基礎から実践に至るまで、幅広い知識習得をカバーします。
前半は主にディープラーニングの数理的背景や意味についての解説となります。何故、ディープラーニングが出てきたのか、そして、何故ディープラーニングが凄いのか。など、ディープラーニングの基本的な“何故”や疑問に出来るだけ答えていくことが目標です。
後半は主にディープラーニングの技術的な側面に注目します。ディープラーニングの利用には様々な種類のアルゴリズムが必要となり、それらたくさんのアルゴリズムの把握は初学者にとって非常に大変な作業となります。後半では、それぞれのアルゴリズムが“何故”必要なのか、そして、“何故”そんなにたくさんの種類のアルゴリズムが存在しているのかなどの疑問に、代表的なアルゴリズムを紹介しながら答えていきます。また、更なる発展的な技術のやディープラーニングの運用上のコツや考え方などをご紹介します。内容の性質上、（特に後半は）数式が少なからず出現しますが、必要に応じて補足をしていくので特殊な専門知識は必要ありません。
本講座は、７月２１日に日程が延期になりました。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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 |
・情報処理、システム、データ解析、ネットワーク、画像処理、音声処理、ロボット、自然言語処理他関連企業の方で人工知能プログラミングに興味のある方 ・AI技術の導入・運用をめざすIT技術者、企画者 ・深層学習理論の全体的なイメージと要素技術を掴みたい方 ・実際の運用でうまくいかずに困っている方 |
| 予備知識 | ・必要事項は随時解説をしますが、大学初年度で学習する程度の線形代数・微積分学や確率・統計学の知識があれば望ましいです |
| 修得知識 |
・深層学習理論の基礎理解と概要把握から、実装に至るまでの一通りの知識を習得できる ・応用課題に取り組む際のコツを習得できる ・実践の場でうまくいかない時の考え方を知ることができる |
| プログラム |
１．機械学習とは何か？ ４．より進んだ実践技術と発展的最新技術 ５．本講座の総括といくつかの話題 |
| キーワード | ディープラーニング アルゴリズム 機械学習 教師あり学習 教師なし学習 深層学習 ニューラルネットワーク パターン認識 誤差逆伝播法 バックプロパゲーション 自己符号化器 積層自己符号化器 ＣＮＮ ＲＮＮ 勾配降下法 SGD パラメータの初期化 過学習 正則化法 転移学習 極端学習機械 リザバーコンピューティング |
| タグ | AI・機械学習、ソフト管理、ソフト教育、データ解析、データ分析、ITサービス |
| 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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