～ Web教材を用いて学ぶPythonを用いた分類分析、クラスタリング、異常検知、深層学習とその実装 ～
・Pythonを用いたパターン認識手法や異常検知手法の実装技術を実践するための講座！
・生産現場の工作機械、車載機器、スマートデバイス、IoTデバイスのデータに基づいた自動化や、パターン認識手法、異常検知手法の効果的な実装法に応用するための特別セミナー！
＊Pythonを用いたWeb教材を配布いたします
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
近年、工場の製作機械や車載機器、スマートデバイス、IoTデバイスなどから大量のデータが得られるようになってきました。しかし、データに基づく自動化を行うためには、そのデータを処理し、解釈する機械学習技術が重要となります。
本セミナーでは、静的データや時系列データの機械学習手法について、基礎的な手法から深層学習などを用いた手法などを学びます。具体的には、分類分析やクラスタリングなどのパターン認識手法、それらを応用した異常検知、深層学習による分類分析などを学びます。
さらに、Pythonを用いたWeb教材により、機械学習手法のプログラミング方法についても学びます。Pythonプログラミングでは、基礎的なデータの読み込みから実際の機械学習手法の実行までを分かりやすく解説します。
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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部門の技術者の方 ・パターン認識に興味のある開発者・研究者の方 ・機械学習・深層学習に興味のある開発者・研究者の方 ・時系列データ・センサデータからの異常検知に興味のある開発者・研究者の方 |
| 予備知識 | ・プログラミング経験が多少なりともある方が望ましい |
| 修得知識 |
・基本的なパターン認識手法や異常検知手法の流れを理解する ・Pythonを用いたパターン認識手法や異常検知手法の実装について理解する |
| プログラム |
１．はじめに ：Pythonと機械学習 ２．機械学習・パターン認識の基礎 ３．分類分析 ４．クラスタリング ５．異常検知 ６．深層学習 |
| キーワード | センサデータ 次元削減 判別分析 SVM 決定木 ランダムフォレスト クラスタリング 時系列データ ニューラルネットワーク 異常検知 Python機械学習 パターン認識 |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、ソフト管理、ソフト教育、データ分析、ITサービス、OS・言語 |
| 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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営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
