本セミナーでは、機械学習全般に共通する基本的な概念、そして特に要望の多い異常検知の理論や実装方法を分かりやすく解説いたします。
日時
- 2023年11月28日 10時30分〜 2023年11月28日 16時30分
開催予定
プログラム
本セミナーでは、機械学習の基本的な教師あり学習手法の考え方や理論的背景の説明とともに、Pythonを用いた簡単な例題を交えて機械学習の原理と実装方法の理解を深めます。 さらに、深層学習について基本から始め、画像認識で標準的な畳み込みニューラルネットワークや、代表的な時系列学習法についても解説します。これから本格的な勉強を始める前に概要と雰囲気を掴むには最適かと思います。
- 機械学習の概要
- ビッグデータ時代
- 機械学習とは?
- 機械学習の分類
- 教師あり学習
- 識別
- 回帰
- 教師なし学習
- モデル推定
- パターンマイニング
- 半教師あり学習
- 深層学習 (ディープラーニング)
- 強化学習
- 機械学習の基本的な手順
- 前処理
- 次元の呪い
- 主成分分析による次元圧縮
- バイアスとバリアンス
- 評価基準の設定:クロスバリエーション
- 簡単な識別器:k – 近傍法
- 評価指標:F値,ROC曲線
- Pythonの基礎と機械学習の実装方法 (Python解説)
- Pythonの基本的構文
- Scikit – learnを用いた機械学習の実装方法
- k近傍法による識別
- サポートベクトルマシン
- サポートベクトルマシンとは
- カーネル関数
- 簡単なカーネル関数の例
- 入れ子交差検証によるハイパーパラメータ調整
- ハイパーパラメータ自動探索
- サポートベクトルマシンによる識別 (Python解説)
- 深層学習 (ディープラーニング)
- 深層学習とは
- 深層学習の歴史
- 表現学習
- 自己符号化器 (Auto Encoder)
- 過学習の抑制
- Dropout
- Batch Normalization
- 画像認識
- 畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
- 時系列学習
- RNN
- LSTM
- Transformer
- 深層学習による識別 (Python解説)
- 質疑応答
受講料
- 1名様: 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 複数名: 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
複数名同時受講割引について
- 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
- 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
- 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
- 他の割引は併用できません。
アカデミック割引
- 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
- 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
- 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
- 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
- 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
- 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
- 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。
ライブ配信セミナーについて
- 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
- お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
- 開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
- 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。 - ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
- タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
- ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
- 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
- Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。