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機械学習・ディープラーニングの基礎と活用のポイント

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プログラム

1.機械学習とは
 1) 学習と機械学習
  a)ディープラーニングの成果
  b) 機械学習とは
 2) 機械学習の方法
  a)進化的計算
  b)群知能
  c)強化学習
  d)ニューラルネットワーク
  e)ディープラーニング

2.強化学習
 1) 強化学習とは
 2) Q学習による強化学習の実現

3.群知能
 1) 群知能とは
 2) 蟻コロニー最適化法

4.進化的手法による機械学習
 1) 進化的手法とは
 2) 遺伝的アルゴリズム

5.ニューラルネットワークの基礎・構成と使い方
 1) 人工ニューラルネットワーク
  a)人工ニューロンのモデル
  b)ニューラルネットワーク
  c)ニューラルネットワークの学習
 2) バックプロパゲーションによるニューラルネットワークの学習
  a)バックプロパゲーションの原理
  b)バックプロパゲーションのアルゴリズム

6.ディープラーニングと畳み込みニューラルネット
 1) ディープラーニングとは
  a)ディープラーニングの基礎
  b)ディープラーニングの具体的技術
 2) 畳み込みニューラルネットワーク
  a)画像処理と画像フィルタ
  b) 画像フィルタの実際
  c)畳み込みニューラルネットの概念
  d)畳み込みニューラルネットの構造
  e)畳み込みニューラルネットワークの構成方法
  f)畳み込みニューラルネットによる画像認識
  g) 畳み込みニューラルネットワークの応用

7.機械学習・ディープラーニングの現状
 1)機械学習・ディープラーニングでできること
 2)機械学習・ディープラーニングの課題

講 師小高 知宏 氏
福井大学 工学部 知能システム工学科 教授
会場オームビル 東京都千代田区神田錦町3-1

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受講料
(税込)
お1人様受講の場合44,000円(税別)/1名、1口でお申し込みの場合56,000円(税別)/1口
※ 本セミナーはEルメール案内価格の適用はございません。
※ 1口でのお申込みは1社3名まで受講でき、受講料が格安となります。

※ 1口でお申込みされる場合は、代表受講者を定めて下さい。 受講票発送等の連絡は代表受講者へ行ないます。申込時に参加者全員の氏名・所属が明記されていない場合、お席を用意できない場合があります。
※ 開催 7日前に受講票、会場地図、請求書を発送します。
備考①本セミナーの事務処理・受講券の発送等はトリケップスが行います。
備考②サブテキストとして、「機械学習と深層学習-C言語によるシミュレーション-」(小高知宏著 2808円(税込)、オーム社)を使用しますので、購入希望の場合、申込用紙の備考欄にその旨ご記入ください。受講料、テキスト代(実費)を合わせて請求させていただきます。  
申込み方法申込み方法、キャンセル等を以下ボタンから確認の上お申込みください。
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※2(3)名様同時申込でご指定が無い場合は、お1人目に請求書とお2(3)人目の受講券も合わせてお送りいたします。

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