セミナー紹介

 統計的機械学習と深層学習の活用を考えているエンジニアを対象に、最新の技術動向を解説します。「音声・時系列」「自然言語」「画像」のそれぞれの処理に向けた主要な手法を整理しながら説明し、さらに複数の具体的な研究事例を紹介します。また2010年以降の技術の発展を体系的に解説します。近年は、機械学習・深層学習の同じ手法が、音声・時系列処理や自然言語処理といった対象分野によって異なる文脈で用いられるようになっています。こうした背景を踏まえて、さまざまな分野で共通に用いられる手法の活用法を解説します。


受講効果

チェックエンジニアが統計的機械学習・深層学習を活用するために必要な技術を、整理して学ぶことができます。

チェック統計的機械学習・深層学習の最新技術動向や主要な手法について、体系的に理解することができます。

チェック「音声・時系列」「自然言語」「画像」という異なる分野で共通に用いられる手法の特徴と活用法を理解することができます。

開催概要

セミナー名 技術者塾
エンジニアのための機械学習・深層学習入門
日時 2019年 3月 11日(月)10:00~17:00 (開場 9:30)
会場 東京・新橋
Learning Square新橋 6F
JR・都営浅草線・東京メトロ銀座線 「新橋駅」 徒歩2分
受講料

49,800円(税込み)

受講対象 大学で理系の学部を専攻された方を対象としております。
(大学の一般教養レベル程度の数学の知識をお持ちの方)
定員 60名
※最少開催人数(15名)に満たない場合は、開催を中止させていただくことがあります。
主催 日経エレクトロニクス

講師紹介

速水 悟(はやみず さとる)氏
岐阜大学 工学部 電気電子・情報工学科 教授

速水 悟<span class="fontSizeS">(はやみず さとる)氏</span>

1981年 東京大学大学院 工学系研究科 修士課程修了、同年 通商産業省工業技術院 電子技術総合研究所(現 国立研究開発法人産業技術総合研究所)
1989年 カーネギーメロン大学 客員研究員
1994年 フランス国立科学研究院機械情報学研究所 客員研究員
2002年 岐阜大学 教授
2017年4月より、工学部 知能科学研究センター センター長

著書:『事例+演習で学ぶ機械学習 ビジネスを支えるデータ活用のしくみ』(森北出版、2016年4月)
共著:『確率と確率過程』(オーム社、2010年10月)ほか

プログラム (10:00~17:00)

1.機械学習の基礎

  • 1-1 機械学習とは?
  • 1-2 教師あり学習(クラス分類/回帰)
  • 1-3 教師なし学習(クラスタリング/次元削減)
  • 1-4 機械学習の活用における留意点

2.音声・時系列処理における機械学習・深層学習

  • 2-1 特徴量の分布を学習する(混合正規分布)
  • 2-2 モードの変化を学習する(隠れマルコフモデル)
  • 2-3 コネクショニスト時系列分類法
  • 2-4 注意機構と対応付けの学習への適用
  • 2-5 研究事例:時間波形から文字への変換
  • 2-6 研究事例:時系列・センサーからの異常検知

3.自然言語処理における機械学習・深層学習

  • 3-1 統計的言語モデルとトピックモデル(話題のモデル)
  • 3-2 離散的な単語を連続量に変換する(分散表現)
  • 3-3 系列変換と注意機構による機械翻訳
  • 3-4 研究事例:質問応答における深層学習の活用
  • 3-5 研究事例:複数の注意機構の統合(transformer)

4.画像処理における機械学習・深層学習

  • 4-1 畳み込みネットワークの発展
  • 4-2 物体識別・検出・セグメンテーションのためのモデル
  • 4-3 生成モデル(自己符号化器、敵対的生成モデル)
  • 4-4 研究事例:画像に対する質問応答
  • 4-5 研究事例:深層強化学習

5.共通に用いられる手法と活用における留意点

  • 5-1 統計的機械学習と深層学習の技術の発展(2010年以降)
  • 5-2 畳み込みネットワークと音声・時系列/自然言語/画像
  • 5-3 注意機構と音声・時系列/自然言語/画像
  • 5-4 生成モデルと音声・時系列/自然言語/画像
  • 5-5 深層学習の活用における留意点
※プログラム内容・講師は予告なく変更になることがあります。予めご了承ください。

【お申し込み注意事項】

  • ※満席になり次第、申込受付を締め切らせていただきますので、お早めにお申し込みください。
  • ※お申し込み後のキャンセル、ご送金後の返金はお受けいたしかねます。申し込んだ方の都合が悪くなった場合は、代理の方が出席くださいますようお願いいたします。
  • ※受講料のお支払い: お支払方法が「請求書」の方には、後日、受講証・請求書を郵送いたします。ご入金は銀行振込でお願いいたします。なお、振込手数料はお客様のご負担となりますのであらかじめご了承ください。クレジットカード払いの場合、受講証・請求書の郵送はありません。お支払い手続きにて決済が完了した後、以下「MyPageメニュー」にお申し込み内容と受講証が表示されます。セミナー当日、ご自身で印刷した受講証をご持参いただくか、携帯端末などにMyPageから受講証を表示いただくようお願いいたします。
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