～ ニューラルネットワークによる数値データ・画像の分類、転移学習による画像の分類、ニューラルネットワークのモデルの構築、新しい画像の識別 ～
・機械学習、ディープラーニングの基礎から修得し、効率的なデータ分類や予測技術に活かすための講座
・Pythonによる数値データを用いた分類や画像データを用いたディープラーニングによる分類の効率的な分析手法を学び、効果的な実装に活かすための特別セミナー！
＊本講座では、Google colaboratoryを活用いたします。
・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。
機械学習が注目されています。これは、機械学習が「データから反復的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ出すこと」ができることが理由の一つです。ディープラーニング（深層学習）は動物の神経ネットワークを参考にしたモデルを使い、データの分類や予測を行う手法で、機械学習の一手法です。ディープラーニングが注目されている理由は、従来の手法において人手がかかる作業が自動化されかつ精度が高いからです。
ディープラーニングにおいては、データを大量に学習させるだけでは十分な精度は期待できません。また、大量のデータを処理するためにはGPUを含む高性能なハードウエアが必須です。このセミナーでは、Pythonによる数値データを用いた機械学習の分類の問題と、画像データを用いたディープラーニングによる分類の問題について、高性能なハードウエアを用意できなくても手軽に分析する方法を解説します。比較的少ない件数の学習データでも分析する方法や、学習データをリファインする方法について学びます。
| 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、データ分析関連部門の技術者の方 ・機械学習やディープラーニングの初学者の方 ・データ分析においてデータをどのように入手したらよいのかわからない、データはあるがどのように処理したらよいかわからない方 |
| 予備知識 | ・プログラミング言語やPythonについての知識があればさらに理解がしやすいです |
| 修得知識 | ・機械学習やディープラーニングの基礎的な知識を修得でき、どのようなデータをどのように整理したら分析できるのかなどを修得できます |
| プログラム |
１．ニューロン・ ニューラルネットワーク・ディープラーニングについて （１）．ニューロンと人工ニューロン （２）．ニューラルネットワークとディープラーニング
２．単純パーセプトロンによる２群の分類
３．２層ニューラルネットワークによる数値データの分類
４．２層ニューラルネットワークによる画像の分類
５．転移学習による画像の分類
６．ディープラーニングとニューラルネットワーク （１）．ニューラルネットワークによる画像の分類 （２）．ニューラルネットワークのモデルの構築 （３）．モデルの訓練 （４）．新しい画像の識別
７．スクレイピングとVGG16による転移学習 （１）．スクレイピング （２）．画像のダウンロードと整理 （３）．データクレンジング （４）．学習データとテストデータに分割 （５）．VGG16による転移学習 （６）．モデルの構築 （７）．新しい画像の識別
８．参考文献 |
| キーワード | Python 統計解析 多変量データ 機械学習 ロジスティック回帰分析 サポートベクターマシン ヒストグラム 多変量データ解析 Keras ニューラルネットワーク ディープラーニング VGG16 転移学習 画像識別 Tensorflow |
| タグ | 統計・データ解析、分析、AI・機械学習、データ解析、音声処理、画像、画像処理、画像認識、OS・言語、R言語 |
| 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
