～ 機械学習の基礎、推定結果の可視化手法、深層学習の基礎、ハイパーパラメータチューニング・モデル構造の修正・マルチタスク学習とKerasプログラム ～
・機械学習、深層学習の基礎からモデル構造やチューニング手法を修得し、より効果的なデータ解析に活かすための講座！
・深層学習の基礎となる確率的勾配降下法や活性化関数から活用上の実践ポイントまでを修得し、画像認識・判定への応用やプログラム実装に活かそう！
・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。
ディープラーニングの基礎とその実践のポイントおよびパラメータ調整法 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
本講座では機械学習から深層学習の基礎を抑えつつも、「現場で活用できるようになる」ための実践力を養うことを意識した構成にしています。機械学習とは何か、評価方法はといった基礎的な内容から深層学習の基礎理論まで学習します。実社会応用のなされやすい画像認識タスクを対象にし、深層学習ライブラリkerasを用いたプログラム解説も行います。シンプルな画像認識のデモを通じて、深層学習の動作フローを体験した上で、理論面を学習し、理論と実践の両方を体験していただきます。
セミナー詳細
| 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 |
・これから機械学習や深層学習を学び始める人 ・機械学習や深層学習を応用したビジネスを検討している人 ・深層学習プログラミングを学びたい人 |
| 予備知識 |
・一般的なエンジニアとしての知識 ・少なくとも１種類以上のプログラミング言語に関する知識（Pythonだとなお良い） |
| 修得知識 |
・機械学習と深層学習の基礎理論 ・深層学習ライブラリを用いたモデル開発 ・基礎的な深層学習モデルのチューニング手法 ・実社会応用事例と最近の研究動向 |
| プログラム |
１．機械学習の基礎 （１）．機械学習の種類 （２）．教師あり学習 （３）．データセットと課題の定義 （４）．深層学習の社会応用事例 （５）．画像認識の応用：デモ（プログラム解説） （６）．評価方法と評価指標 （７）．推定結果の可視化
２．深層学習の基礎 （１）．ニューラルネットワークと確率的勾配降下法 （２）．レイヤーと活性化関数 （３）．モデルアーキテクチャ
３．深層学習の実践ポイント （１）．データ拡張 （２）．転移学習 （３）．ハイパーパラメータチューニング（プログラム解説） （４）．モデル構造の修正（プログラム解説） （５）．マルチタスク学習（プログラム解説）
４．近年の深層学習 （１）．GANと敵対的学習 （２）．自己教師あり学習 |
| キーワード | 機械学習 確率的勾配降下法 ハイパーパラメータチューニング 活性化関数 モデル構造 転移学習 マルチタスク学習 敵対的学習 ニューラルネットワーク NN |
| タグ | AI・機械学習、データ解析 |
| 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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