～ 「使い捨てスクリプト」から「システム」への移行、ディープラーニングによる「画像分類システム」・「一般データ分類システム」の構築と基本テクニック ～
・ディープラーニングシステムの実装法とポイントを修得し、実務に活かすための講座
・ディープラーニングシステム構築法の基礎から、実装法の実践的なテクニックまでを学び、意図通りのシステム実装の実務に活かそう！
・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。
Pythonによるディープラーニングシステムの基礎と実装のポイント ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
これまでＡＩを専門にしてきたわけではないけれど、そろそろご自身の仕事や研究にディープラーニングを導入しようと思う方は増えているのではないでしょうか？しかし、ディープラーニングを行うツールは充実してきているものの、ビギナーの方にはまだまだハードルが高い印象があります。私のまわりでも、ディープラーニング導入にチャレンジしてみたが、思い通りにアプリケーションを実現できず、挫折してしまった方が数多くいます。
本セミナーでは、Ｐｙｔｈｏｎを使ってディープラーニングを行う「システム」の実装方法を説明します。具体的には、ハードコーディングだらけの使い捨てスクリプトから脱却し、様々な条件やネットワーク構造の試行錯誤を行いやすくするためのディープラーニングプログラムの書き方を説明します。流行りのテクニックを広く浅く紹介するのではなく、基本的なテクニックを利用する際の「考え方」を丁寧に説明するセミナーにできればと思います。
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 |
・中長期的に利用するディープラーニングシステムを実装できるスキルを身につけたい方 ・簡単なサンプルプログラム程度なら動かせるが、自分の意図通りのニューラルネットワークを実装できるまでには至らない方 ・システム、ソフト、データ解析ほか関連部門の技術者の方 |
| 予備知識 |
・Pythonの基礎知識（基本構文が理解できれば十分です） ・機械学習の基礎知識（教師あり学習の概念が分かれば十分です） |
| 修得知識 |
・ディープラーニングシステムを構築するための基本的な考え方 ・ディープラーニングに関する基本的・実践的なテクニック |
| プログラム |
１．「使い捨てスクリプト」から「システム」への移行 （１）．使い捨てスクリプトの限界 （２）．使い捨てスクリプトからの脱却 ａ．ハイパーパラメータとアルゴリズムの分離 ｂ．クラス・関数の導入 （３）．トライ＆エラーをしやすくするために ａ．ネットワーク構造の可視化 ｂ．訓練状況の可視化
２．ディープラーニングによる画像分類システムの構築と基本テクニック （１）．画像分類システムの基本形 （２）．基本的なテクニック ａ．データ拡張 ｂ．ドロップアウト ｃ．バッチ正規化 ｄ．早期終了 ｅ．学習率の動的削減 （３）．訓練済みネットワークの利用 ａ．転移学習 ｂ．ファインチューニング （４）．画像分類を行うアプリケーションの実現例
３．ディープラーニングの一般データ分類システムの構築と実践テクニック （１）．一般データ分類システムの基本形 （２）．実践的なテクニック ａ．多入力ニューラルネットワーク ｂ．ハイパーパラメータの最適化 （３）．一般データ分類を行うアプリケーションの実現例 |
| 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 アプリケーション ＡＩ |
| タグ | AI・機械学習、データ解析、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。 |
こちらのセミナーは受付を終了しました。
次回開催のお知らせや、類似セミナーに関する情報を希望される方は、以下よりお問合せ下さい。
各種お問い合わせは、お電話でも受け付けております。
03-5322-5888
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日