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機械学習・ディープラーニングの画像認識への応用技術

  • 日時:2018/03/19(月)  10:30~16:30
  • セミナー番号:T180319
  • 主催:トリケップス
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本セミナーの趣旨  知的な処理をコンピュータやロボットで実現しようとする「人工知能」は,現在第3次ブームを迎えているといわれています.それに伴って,「人工知能」,「機械学習」,「ディープラーニング」といったキーワードが新聞やテレビなどにも頻繁に登場するようになっています.
 本セミナーでは現代の人工知能を支える重要な技術である「機械学習」について基礎からじっくり解説します.セミナー後半では,実際の応用先として画像処理や画像認識を例に,どのように機械学習が応用できるかを説明します.
 本セミナーを通して,機械学習の考え方,どのような問題に適用できるのか,実際の問題に応用するためには何が必要なのか,などについて知識を身につけていただくことがねらいです.
プログラム

1. 機械学習入門
 1.1 機械学習と人工知能の関係
 1.2 機械学習のこころ(基本的な考え方)
 1.3 機械学習で実現できること
 1.4 機械学習の構成要素(モデル,コスト関数,最適化)

2. 機械学習手法の例
 2.1 機械学習手法の分類(教師あり学習,教師なし学習,強化学習)
 2.2 線形回帰
 2.3 ロジスティック回帰
 2.4 サポートベクターマシン
 2.5 ニューラルネットワーク・ディープラーニング
 2.6 決定木
 2.7 最近傍法
 2.8 k-meansクラスタリング
 2.9 行列分解法
 2.10主成分分析

3. 機械学習の画像処理・画像認識への応用
 3.1 画像処理・画像認識の基礎
  1) 画像データについて
  2) 画像処理・画像認識の難しさ
  3) 前処理・特徴抽出
  4) 機械学習による画像認識
 3.2 ディープラーニングによる画像認識
  1) ニューラルネットワークの復習
  2) Convolutional Neural Network(畳み込みニューラルネットワーク)
  3) ディープラーニングの性能を向上させるいくつかのテクニック
  4) ディープラーニングのフレームワーク
   ・TensorFlow
   ・Chainer
   ・Keras

4. 機械学習を上手く応用するために
 4.1 対象問題の整理と定式化
 4.2 データの取得,前処理,特徴抽出
 4.3 アルゴリズムの選択
 4.4 ハイパーパラメータの調整

受講対象者・機械学習の基礎知識を習得したい方
・業務に機械学習が使えないか検討中の方
・機械学習やディープラーニングによる画像処理・画像認識の導入を検討している方
学べる事・機械学習の考え方、基礎知識
・機械学習の典型的な手法とそれらの使い分け
・機械学習、ディープラーニングの画像処理・画像認識への応用方法
講 師白川 真一 氏
横浜国立大学 大学院環境情報研究院 講師 >講師略歴
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46,000円(税別)/1名、1口でお申し込みの場合57,000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。
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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