ディープラーニングの基礎と実践【LIVE配信】

株式会社R&D支援センター太田桂吾氏 55,000円

☆はじめて学ぶ方にも最適な講座！
基礎から具体的な実践方法をわかりやすく解説する！

機械学習／ディープラーニングに取り組むために初歩の理論と実践の方法を学びます。

前半はなるべく数式を使用せず、データ処理、機械学習を説明します。
後半は、ディープラーニングの基礎を解説し、Windowsでの環境構築方法から、自身のもつデータを分析する実践方法をデモ形式にて解説します。

講演後、すぐにディープラーニングを実践できることを目標とします。

このセミナーを受講すると、こんなスキルが身につきます

習得できる知識

・データ処理の基本（理論と実践）
・機械学習／ディープラーニングの基本（理論と実践）

セミナーの対象者はこんな方です

ディープラーニングに興味があり、実践したい方

必要な予備知識

特に予備知識は必要ありません

会場

講師

プログラム

特典

お知らせ

開催日時

2024/04/15 (月) 10:30～ 16:30

他の開催日・開催場所（同じ都道府県内）で探す

申込み期間

～ 2024/04/08

主催会社

株式会社R&D支援センター

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定員

30名

受講料

55,000円

開講場所

本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです
【WEB限定セミナー】 ※会社やご自宅でご受講下さい。　
在宅、会社にいながらセミナーを受けられます。

講師

太田桂吾氏: (株)LINK.A 代表／ (株)ネクステージ開発部 AIアナリスト

【ご専門】システムエンジニア、機械学習

カリキュラム、
プログラム

プログラム

１.機械学習／ディープラーニングを行う際に必要なデータ処理の基本
　1-1 データの定義
　1-2 扱うデータの特性を把握する
　（1）時間軸/場所の考慮
　（2）データを発生させるもの
　1-3 データの前処理
　（1）データの抜け、異常値への対応
　（2）データの量を調整する（増やす／減らす）
　（3）データの次元を削減する
　1-4 ディープラーニングの精度を上げるためにどのようなデータを用意するか？
　（1）必要となるデータの量
　（2）データクレジング
　（3）フレームワークでの処理
　1-5 サンプルデータの説明
　（1）デモで使用するサンプルデータの説明

２．機械学習／ディープラーニングの数理・確率論～対象物を数値情報へ変換する～
　2-1 分布
　2-2 次元とベクトル
　2-3 画像を数値情報へ変換する
　2-4 言語を数値情報へ変換する
　2-5 音を数値情報へ変換する
　2-6 状態を数値情報へ変換する

３．機械学習の基礎と実践
　3-1 機械学習の基本
　（1）データがモデルをつくる
　（2）学習結果をどう受け取るべきか
　3-2 学習の種類
　（1）教師あり学習の基本
　（2）教師なし学習の基本
　（3）強化学習の基本
　3-3 結果の分類
　（1）回帰
　（2）クラス分類
　3-4 Windowsで機械学習環境をオープンソースにて構築
　（1）使用可能なオープンソース一覧
　（2）Pythonの設定（Windows10端末の例）
　3-5 サンプルデータを機械学習で処理
　（1）何を導き出したいか？の定義
　（2）使用できるモデルは？
　（3）Pythonを実行し結果を得る
　3-6 機械学習のプログラム解説

４．ディープラーニングの基礎と実践
　4-1 機械学習とディープラーニングの違いは？
　（1）ニューラルネットワークとは
　（2）生じた誤差の吸収
　（3）特微量の抽出／学習の方法
　4-2 ディープラーニングを分類し、その特徴を把握する
　（1）畳み込みニューラルネットワーク CNN（Convolutional Neural Network）
　（2）再帰型ニューラルネットワーク RNN (Recurrent Neural Network)
　（3）強化学習 (Deep Q-learning)
　（4）新しい流れ Attetion/Transformerに関して
　4-3 サンプルデータをディープラーニングで処理
　（1）TensorFlowで動かし結果を得る
　（2）PyTorchで動かし結果を得る
　4-4 ディープラーニングのプログラム解説
　（1）TensorFlowの解説
　（2）PyTorchの解説
　4-5 精度を上げるためにいかにパラメータを最適化するか？
　 (1) Optunaを使用したパラメータ推定
　4-6 XAI
　 (1) XAIの基本
　 (2) サンプルプログラム
　4-7 その他、実践にあたり注意すべきこと

＜質疑応答＞

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】

１．Zoomを使用されたことがない方は、ミーティング用Zoomクライアントをダウンロードして下さい。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。

２．セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。セミナー開始直前のトラブルについては対応いたしかねますのでご了承下さい。

３．開催日の数日前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加下さい。

セミナー参加費
支払い方法

銀行振込か会場にて現金でお支払いください。

銀行振込みの場合、原則的に領収書は発行いたしません。

領収書をご希望の場合は、当日会場で受講料をお支払いください。

クレジットカードはご利用いただけません。

お知らせ

・資料付

・2名申込の場合は計55,000円（2人目無料）になります。両名の会員登録が必要です。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
ご自宅への送付を希望の方は備考欄にご住所などをご記入ください。

・キャンセルについて
原則としてキャンセルはお受けいたしかねます。
ご都合により出席できなくなった場合は代理の方がご出席ください。

代理の方が見つけられない場合、セミナー開催日より、
営業日で8日前までに限りキャンセルを承ります。
8日を過ぎますと欠席扱いとし、受講料の全額をお支払いいただきます。
ご欠席の場合は後日、セミナーで使用したテキストをお送りいたします。