～ 画像／言語／音の数値情報への変換、データ前処理、PyTorchによる画像の分類、オートエンコーダーを使用した異常検知 ～
・PyTorchの基本から実データの取り扱いまで実践的に修得し、実務に活かすための講座
・急速にユーザが増えているPyTorchによる画像分類と異常検知技術が実践的にマスターできる特別セミナー！
テレワークの方の学習にも最適なセミナー！
・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
現在はAIの名のもと、多様なサービス・ソリューションが発表されています。
このようなサービス・ソリューションの中では、様々なデータ分析技術、機械学習・ディープラーニングが活用されています。
この講座では、データ分析及び機械学習・ディープラーニングの基本を学び、企業内での課題解決に役立てるための注意点を確認します。
また、PythonおよびPytorchのサンプルプログラムを使用し、画像分類と異常検知を動かしてみます。このサンプルプログラムは、持ち帰っていただき、実際の業務に役立てることができます。
一日で、基本から実データの扱いまでを概観できるセミナーです。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 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・データ分析ほか関連企業の技術者の方 ・データ分析・ディープラーニングを活用し課題解決を行いたい方 |
| 予備知識 | ・プログラム経験者が望ましいです |
| 修得知識 |
・データ分析の基本 ・機械学習・ディープラーニングの基本 ・データ分析・ディープラーニングで解決可能な課題の種類 |
| プログラム |
１．機械学習・ディープラーニングとは ２．データの扱い ３．機械学習・ディープラーニングの精度を上げる ４．データ前処理 ５．環境構築 ６．サンプルデータの説明 ７．画像データ処理 ８．異常検知(音、画像) ９．まとめ |
| キーワード | pytorch ディープラーニング データ分析 画像分類 異常検知 機械学習 教師あり学習 教師なし学習 データ前処理 異常値 次元 特徴 CNN オートエンコーダ |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、ソフト管理、ITサービス |
| 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 |
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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営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
