Pythonによるディープラーニングの基礎とシステム実装へのポイント ~デモ付~<オンラインセミナー>

~ 統計と機械学習/ディープラーニング、画像の分類と物体検出、パラメータの自動探索 ~

・ディープラーニングの実装方法を修得し、企業の課題解決へ活かすための講座
・経験豊富な講師からディープラーニング技術の実装ポイントを修得し、画像分類や物体検出技術の開発に応用しよう!

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・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。

講師の言葉

 現在はAIの名のもと、多様なサービス・ソリューションが発表されています。
 このようなサービス・ソリューションの中では、様々なデータ分析技術、機械学習・ディープラーニングが活用されています。この講座では、データ分析及び機械学習・ディープラーニングの基本を学び企業内での課題解決に役立てるための注意点を確認します。
 また、PythonおよびPyTorchのサンプルプログラムを使用したデモをお見せします。デモで使用したサンプルプログラムは、持ち帰っていただき、皆様の目的毎に活用頂くことで業務に役立てることができます。
一日で、基本から実データの扱いまでを概観できるセミナーです。

セミナー詳細

開催日時
  • 2021年10月15日(金) 10:30 ~ 17:30
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、データ分析関連の技術者の方
・データ分析技術、機械学習・ディープラーニングに興味がある方であればどなたでも大丈夫です
予備知識 ・大学卒業程度の統計の知識
修得知識 ・業務課題に対して、データ分析及び機械学習・ディープラーニングの活用方法を修得できる
・ディープラーニングを活用した技術の実装法を修得することができる
プログラム

1.統計と機械学習/ディープラーニング
  (1).ベクトルとは
  (2).統計処理
  (3).機械学習と統計

2.様々なデータのベクトル化
  (1).画像
  (2).音・振動
  (3).言語

3.ディープラーニング
  (1).ディープラーニングとは
    a.パーセプトロン
    b.ニューラルネットワーク
    c.ディープニューラルネットワーク
  (2).学習の種類
    a.教師あり学習の基本
    b.教師なし学習の基本
  (3).結果の分類
    a.回帰
    b.クラス分類

4.開発でよく使われる環境
  (1).Python環境
    a.Anaconda
    b.pytorch
  (2). 開発ツール
    a.Visual Stduio Code
    b.Jupyter Notebook
  (3).クラウド環境の活用
    a.Google Colab
    b.SONY NNC
    c.その他・様々なクラウドツールの活用(データオーギュメンテーション、学習)

5.画像の分類・物体検出・音声分類への応用と実装
  (1).画像分類
    a.データの準備
     ・画像とラベルの準備・関連付け
     ・データオーギュメンテーションの手法
    b.分類の実施
     ・pytorchによるニューラルネットネットワークモデルの選択
     ・pytorchによるパラメータの選定
    c.ポイントと活用
     ・過学習のチェック
     ・精度を上げるために必要なこと(データに戻る)
  (2).物体検出
    a.データの準備
     ・アノテーション手法
     ・データオーギュメンテーションの手法
    b.検出の実施
     ・yolo5(pytorch使用)の概要と環境
     ・yolo5(pytorch使用)のパラメータの選定
     ・パラメータによる精度の変化
    c.ポイントと活用
     ・精度を上げるために必要なこと(アノテーションの精度)
     ・その他の物体検出手法
  (3).音声分類
    a.データの準備
     ・音声データからのデータ切り出し(周波数特性データ)
     ・データオーギュメンテーションの手法
    b.分類の実施
     ・pytorchによるLSTMの構築
     ・LSTMのパラメータの選定
     ・パラメータによる精度の変化
    c.ポイントと活用
     ・LSTMを利用した異常検知への活用
     ・言語データへの活用

6.パラメータの自動探索
  (1).パラメータの自動探索
    a.Optunaの活用
    b.実践
    c.ポイント

7.このセミナーだけで終わらせないために

キーワード 機械学習 ディープラーニング 教師あり学習 教師なし学習 順伝播 PyTorch 前処理 CNN 異常検知 オートエンコーダー LSTM 言語データ ベクトル
タグ AI・機械学習
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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