ディープラーニング基礎入門

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Deep Learning (ディープラーニング/深層学習) とは、ニューラルネットワークを多層化した機械学習の手法 (狭義には4層以上) です。本講座では、人工知能とは何か、ディープラーニングの基礎となる「ニューラルネットワーク」、「機械学習」の基礎を学んだうえで、「ディープラーニング」の基礎を学びます。また、ビジネスでの利用のためにDL用フレームワーク (ツール) などについても、現在の状況を紹介します。  なお、当該セミナーでは日本ディープラーニング協会 (JDLA) が主催する「G (ジェネラリスト) 検定」を受験する方にも役に立つように、G検定向けの問題集も参考資料として進呈します。  なお「G検定」は6月に続き2018年11月24日 に行われます。  G検定合格に必要な、深層学習が機能するしくみ、機械学習の代表的数種の機能の解説を行い、人工知能が高性能になるしくみを理解できるように説明します。また、日頃の疑問を解決するため、テキスト以外のQ/Aの受付も致します。

  1. 人工知能 (AI) とは (人工知能の定義)
    • ILSVRC:画像認識コンテスト
    • ImageNet:大規模画像データベース
    • 手書き文字データはMNIST
  2. 人工知能をめぐる動向例題
    • 探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習
    • 人工知能分野の問題例題
    • トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、
    • シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ
  3. 機械学習の具体的手法例題
    • 代表的な手法
    • データの扱い
    • 応用
  4. ディープラーニングの概要例題
    • ニューラルネットワークとディープラーニング、
    • 既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU
    • ディープラーニングにおけるデータ量
  5. ディープラーニングの手法例題
    • 活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN
    • 深層強化学習、深層生成モデル
  6. ディープラーニングの研究分野例題
    • 画像認識
    • 自然言語処理
    • 音声処理
    • ロボティクス
    • 強化学習
    • マルチモーダル
  7. ディープラーニングの応用に向けて
    • 産業への応用
    • 法律、倫理、現行の議論

会場

ちよだプラットフォームスクウェア
101-0054 東京都 千代田区 神田錦町3-21
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