ディープラーニングの基礎と最新アルゴリズムの実装技術と応用 <オンラインセミナー>
~ 機械学習・ディープラーニングの基礎、Kerasによるディープラーニングプログラミングと実例、自然言語処理、畳み込みニューラルネットワークによる画像認識、ディープラーニングの応用・例 ~
・ディープラーニング技術の基礎と実装技術を修得するための講座!
・ディープラーニング、PythonのKerasとSci-kit learnライブラリーを利用した分類、回帰モデルの組立て、自然言語処理、画像認識技術の実装方法までを修得する特別セミナー!
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講師の言葉
多くの業界で当たり前になりつつあるディープラーニング技術の基礎と実装のチュートリアルを行います。本セミナーでは、ニューラルネットワークの概要とディープラーニングの基礎を紹介しながら、Kerasのライブラリーを利用したディープラーニングのプログラミング実践を行います。さらに、再帰型ニューラルネットワークとBERTによるセンチメント分析、畳み込みニューラルネットワークによる画像認識などのさまざまな最新アルゴリズムを利用するプログラミングの実例を紹介します。最後にディープラーニングシステムの様々な応用例を紹介しします。
セミナー詳細
開催日時 |
- 2021年04月30日(金) 10:30 ~ 17:30
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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、データ解析部門の技術者の方
・ディープラーニングに興味のある方、または実際に利用してみたい方
・ディープラーニングによる画像認識や自然言語処理の基礎について興味がある方
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予備知識 |
・プログラミング経験を少し持っている方(プログラミングの入門コースを完成したレベルの知識:変数、制御構造、関数、クラスなどの知識)
・Pythonのプログラミング知識は不要
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修得知識 |
・ディープラーニングの基礎知識が得られる(活性化関数、Loss 関数、最小化手法など)
・PythonのKerasとSci-kit learnライブラリーを利用して、分類、回帰モデルを組み立てる知識
・ニューラルネットワークを利用する基本的な自然言語処理と画像処理の知識が得られる
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プログラム |
1.ディープラーニングの紹介
(1).ディープラーニングの歴史と現状
2.機械学習用のプログラミングの簡単な入門
(1).Python プログラミング言語
(2).Jupyter Notebook
(3).Numpy, Scikit-learn, PandasのPythonライブラリーの紹介
3.ディープラーニングの基礎
(1).ニューラルネットワークの概要
(2).ニューラルネットワークのセル、活性化関数、Loss 関数
(3).最小化手法、Overfitting
4. ディープラーニングのプログラミングの簡単な流れと実例
(1).Keras によるディープラーニングプログラミング
(2).ニューラルネットワークによる回帰と分類の実例
5.自然言語処理
(1).Vector Space Model
(2).ソーシャルメディアデータのセンチメント分析の実例
(3).再帰型ニューラルネットワーク
(4).BERTモデル
6.画像分析
(1).Convolutional Neural Network
(2).事前学習済みのモデルによる転送学習
7.ディープラーニングの応用の例の紹介
(1).地域情報の分析
(2).ビデオで行動分析
(3).自分のパソコンやクラウドプラットフォーム(Amazon、 Google)によるモデルの学習と実装
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キーワード |
ディープラーニング 機械学習 Python ニューラルネットワーク Keras 自然言語処理 画像分析 転送学習 画像認識 ラベリング Sci-kit learn
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タグ |
統計・データ解析、AI・機械学習、画像処理 |
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)
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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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