機械学習 実践編

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本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

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プログラム

様々な課題に対する機械学習 (ディープラーニング) の活用方法を学習します。画像分類、時系列分析、異常検知等の例を解説し、実際の動きを確認します。また最後に生成系AIの解説も行い、その概要、業務課題への適用 (LLMの転移学習等) を検討します。  なお、無償のGoogle Colaboratoryを使用することで、実際に動きを確かめながら、学習することが可能です。

  1. 画像分類/物体検出
    1. 画像での特徴量エンジニアリング
    2. 分類モデル
    3. 物体検出
    4. サンプルデータを使用した物体検出
  2. 時系列データ解析
    1. 時系列データの定義
    2. 自己相関と変動
    3. ARIMAモデル
    4. RNNモデル
    5. サンプルデータを使用した時系列予測
  3. 異常検知への応用
    1. 異常検知の基本
    2. AutoEncoder
    3. RNN+AutoEncoder
    4. サンプルデータを使用した異常検知
  4. 生成AI
    1. 生成AIの基本
    2. 著作権の注意
    3. Transeformer
    4. Diffusion model (拡散モデル)
    5. サンプルデータを使用したLLMの転移学習

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