AI・ディープラーニング・機械学習は、生産ライン、医療、インターネットサービスなど、様々な分野で応用・実用化され、多くの人がこの技術にさらなる期待を寄せています。しかし、もちろんAIや機械学習がなんでもできるわけではありません。何ができて何ができないのか、これをしっかり理解するためには機械学習の基本原理を理解することが重要です。 本講では、AIや機械学習を導入したいと考えているが機械学習でどんなことができるのかをきちんと理解したい、知りたい方に向けて、機械学習の考え方の道筋、基本的な重要な概念をじっくり説明します。数式はできるだけ使わずに、グラフを使って直感的な解説をします。
日時
- 2018年9月13日 13時00分〜 2018年9月13日 17時00分
開催予定
プログラム
- 機械学習とAI
- AIとは
- 機械学習とは
- ニューラルネットワークとは
- Deep Learning (深層学習) とは
- 機械学習
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 強化学習
- 機械学習とPython
- 機械学習習得のコツ
- 次元数Dを2で考えてみる
- プログラムで実装する
- 教師あり学習…回帰
- 線モデル
- 面モデル
- 曲線モデル
- オーバーフィッティング
- 教師あり学習…分類
- 1次元入力…2クラス分類
- 2次元入力…3クラス分類
- ニューラルネット・ディープラーニング
- ニューロンモデル
- ニューラルネットワークモデル
- ディープラーニング
- 手書き数字の認識への応用
- 機械学習の応用、活用事例
会場
受講料
- 1名様: 43,000円(税別) / 47,300円(税込)
- 複数名: 56,000円(税別) / 61,600円(税込)