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(10/23)ディープラーニングの 基礎理解と概念、仕組みと設計、実践技術

ディープラーニングの
基礎理解と概念、仕組みと設計、実践技術


~ディープラーニングを実践するための概要知識と基礎的な設計技術~
~実践的アルゴリズムの把握~
~実践技術、運用の考え方と注意点~

ディープラーニングの基本的な“何故”や疑問を解決する

ディープラーニングの運用上のコツや考え方と注意点

基礎から実践に至る幅広い知識を習得していただきます

日 時 2019年10月23日(水)  10:30~17:00
会 場 東京・品川区大井町 きゅりあん  5 F 第1講習室  会場地図
受講料(税込) 49,500円  (会員受講料47,020円)  会員登録について
定価:本体45,000円+税4,500円
会員:本体42,750円+税4,270円
【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン(1名あたり定価半額24,750円)】
※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、上記1名あたりの金額で受講できます。
※受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
(申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※会員割引やその他の割引の併用はできません。

 なお、本システムのお申し込み時のカート画面では割引は表示されませんが、
上記条件を満たしていることを確認後、ご請求書またはクレジット等決済時等に
調整させて頂きます。

備 考資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。

本セミナーはサイエンス&テクノロジー株式会社が主催いたします。
得られる知識・深層学習理論の基礎理解と概要把握から、実装に至るまでの一通りの知識を習得できる。
・応用課題に取り組む際のコツを習得できる。
・実践の場でうまくいかない時の考え方を知ることができる。

講師

山形大学 大学院 理工学研究科 情報科学専攻 准教授 博士(情報科学) 安田 宗樹 氏
【講師紹介】

講演趣旨

 ディープラーニング(深層学習)は複数の層が積まれた、多層構造のネットワークを用いて巧みに機械学習するための技術であり、現在の人工知能技術の根幹となっています。
 本講座は、基礎的な背景を含めて、ディープラーニングと触れ合うための概要知識と基礎的な設計技術の習得を主眼としています。基礎から実践に至るまで、幅広い知識習得をカバーします。
 前半は主にディープラーニングの数理的背景や意味についての解説となります。何故、ディープラーニングが出てきたのか、そして、何故ディープラーニングが凄いのか。など、ディープラーニングの基本的な“何故”や疑問に出来るだけ答えていくことが目標です。
 後半は主にディープラーニングの技術的な側面に注目します。ディープラーニングの利用には様々な種類のアルゴリズムが必要となり、それらたくさんのアルゴリズムの把握は初学者にとって非常に大変な作業となります。後半では、それぞれのアルゴリズムが“何故”必要なのか、そして、“何故”そんなにたくさんの種類のアルゴリズムが存在しているのかなどの疑問に、代表的なアルゴリズムを紹介しながら答えていきます。また、ディープラーニングの運用上のコツや考え方など、講師の経験を交えてご紹介します。
 内容の性質上、(特に後半は)数式が少なからず出現しますが、必要に応じて補足をしていくので特殊な専門知識は必要ありません。

※複数名で受講の際は、備考欄に受講される方の「氏名・部署名・メールアドレス」を
ご連絡ください。

(10/23)ディープラーニングの 基礎理解と概念、仕組みと設計、実践技術

価格:

49,500円 (税込)

[ポイント還元 2,475ポイント~]
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講演内容

1.機械学習とは何か?
 1.1 機械学習が目指すもの
 1.2 機械はデータから知識を獲得する
 1.3 機械学習の種類
  a. 教師あり学習
  b. 教師なし学習
  c. 教師なし学習と人工知能
 1.4 深層学習(ディープラーニング)モデルの鳥瞰

2.深層学習への道のり
 2.1 ニューラルネットワークの基礎
  a. 単純パーセプトロン ~機械学習の事始め~
  b. フィードフォワードニューラルネットワーク
  c. パターン認識問題
  d. 誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)
  e. ニューラルネットワークの技術的問題点
 2.2 深層学習へ
  a. 事前学習という考え方
  b. 自己符号化器と積層自己符号化器
  c. 深層学習の真相
  d. その他の深層学習モデル(CNN)
  e. 表現学習とは何か
  f. 深層学習は一言でいうと○○をしている!

3.深層学習の基本技術(必須な基本技術)
 3.1 基本的な技術[1](勾配降下法について)
  a. 確率的勾配降下法(SGD)
  b. 勾配法の様々なアルゴリズム(Adam、AdaMax、AMSGrand法など)
 3.2 基本的な技術[2](パラメータの初期化について)
  a. 入力データの初期化
  b. 学習パラメータの初期化(Xavier、Heの方法)

4.より進んだ実践技術(運用の際の考え方と注意点)
 4.1 過学習
  a. 過学習とは
  b. 学習するときはコレに注目せよ ~学習誤差の指標~
  c. 過学習の問題と見抜き方 ~過学習は最悪のアプリを導く~
 4.2 正則化法
  a. 正則化技術で過学習を緩和させる
  b. 様々な正則化アルゴリズム(重み減衰、ドロップアウト、バッチ正則化)
 4.3 その他の最新技術
 4.4 口伝の実践技術
  a. 層の設計について
  b. 学習がうまくいかないときの対処
  c. 設計の際の重要な考え方
  d. 事前学習の秘められたもう一つの可能性

5.本講座の総括といくつかの話題

  □質疑応答□

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消費者還元期間:2019年10月1日~2020年6月
※還元額の上限はクレジットカード会社毎に決められています。
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