セミナー紹介

 機械学習、特に統計的機械学習と深層学習(Deep Learning)は、人工知能(AI)技術の中でも特に注目されている分野です。本講座は、統計的機械学習と深層学習の活用術についてPCによる演習1回を含む全4回の講座として開講します。

 本講座の特徴は、エンジニア向けに解説することです。現実の課題に対して、統計的機械学習、あるいは深層学習をどのように適用するかを説明し、理解できるようになるための学習方法を紹介します。

【本講座の受講に必要な予備知識】
 ●大学の初年次レベルの数学に関する知識


受講効果

チェックエンジニアとして機械学習、深層学習を活用するための基礎から実践的な部分までの知識が得られます。

チェック統計的機械学習と深層学習によって、何ができるのか、どのように学び、どう活用すればよいかを、講義と演習を通して、理解できます。

チェック4回のコースの一部を独立して受講できるように構成されています。

※各回の詳細は下記に掲載のプログラムをご覧ください

開催概要

セミナー名 エンジニアのための統計的機械学習・深層学習活用術(全4回)
日時 2019年4月22日(月)、5月20日(月)、6月24日(月)、7月22日(月)
10:00~17:00 (開場 9:30)
会場 Learning Square新橋
東京・新橋
JR・都営浅草線・東京メトロ銀座線 「新橋駅」 徒歩2分
受講料

198,000円(税込み)
全4回セット ※セット申込締切:2019年4月17日(水)

※各回ごとのお申し込みも可能です。(開催当日まで受付いたします。)

3月11日(月)開催の「エンジニアのための機械学習・深層学習入門」を受講いただくと、コース内容の理解が深まります。

定員 48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 xTECH 日経エレクトロニクス

講師紹介

速水 悟(はやみず さとる)

岐阜大学 工学部 電気電子・情報工学科 教授

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

 第1回 ― 4月22日(月) 10:00 - 17:00

統計的機械学習と深層学習の基礎

統計的機械学習と深層学習の基礎とその活用方法について、初心者レベルのエンジニア向けに解説します。基本的な枠組みとどのような用途に活用できるのかを説明します。また現実の課題に適用する際の留意点と、デザイン思考による課題解決の方法論を解説します。

講座詳細と本講座単独のお申し込みはこちら

 第2回 ― 5月20日(月) 10:00 - 17:00

機械学習・深層学習の活用法と理論、時系列モデルを中心に

機械学習と深層学習の理論と活用方法について、時系列モデルを中心に解説します。時系列データからの異常検知を説明します。解析手法と時系列モデルによるクラス分類と区分化、また再帰型ニューラルネットワークの時系列への適用について、解説します。

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 第3回 ― 6月24日(月) 10:00 - 17:00

Pythonで学ぶ機械学習と深層学習(PC演習編)

機械学習と深層学習を理解するために、具体的なデータとプログラムを用いた演習を行います。言語としてPythonを用い、深層学習ライブラリとしてKerasを用います。様々な課題に取り組むことで、機械学習と深層学習の活用について理解を深めていただきます。

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 第4回 ― 7月22日(月) 10:00 - 17:00

テキスト処理における機械学習と深層学習(言語編)

機械学習と深層学習の活用について、言語データに適用する方法と基本的な原理を解説します。テキスト処理の基礎と社内文書への機械学習の適用方法を説明します。また、深層学習の言語データへの適用と画像とテキストとの統合などの研究事例を紹介します。

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※プログラム内容・講師は予告なく変更となる場合があります。あらかじめご了承願います。
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【お申し込み注意事項】

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