セミナー紹介

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。

受講効果

チェックPC演習により機械学習と深層学習の活用を、より具体的に理解できます。

チェック深層学習ライブラリとしてKerasを体験できます。

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)
[第3回] Pythonで学ぶ機械学習と深層学習(PC演習編)
日時 2019年6月24日(月)10:00~17:00 (開場 9:30)
会場 Learning Square新橋 5DE
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

68,000円(税込み)

4回セットもございます。詳細はこちら

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。
備考 演習に使用するPCは、主催者が準備いたします。
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 (10:00~17:00)

1.機械学習の基礎

  • 1.1 機械学習をどのように活用するか?
  • 1.2 回帰モデルによる予測と正則化
  • 1.3 決定木とランダムフォレスト
  • 1.4 異常検知への機械学習の応用

2. Pythonで学ぶ機械学習

  • 2.1 Pythonの基本
  • 2.2 IPythonとJupyter notebookの使い方
  • 2.3 数値計算ライブラリnumpyによる行列演算
  • 2.4 pandasを用いた表形式のデータ処理
  • 2.5 scikit-learnを用いた機械学習アルゴルズム
  • 2.6 演習課題(時系列からの異常度の推定)

3.深層学習の基礎

  • 3.1 順伝播型ネットワーク
  • 3.2 誤差逆伝播法によるパラメータ推定
  • 3.3 畳み込みネットワークによる画像の識別
  • 3.4 再帰型ネットワークによる時系列の予測
  • 3.5 長・短期記憶(LSTM)におけるゲートの役割

4. TensorFlowとKerasによる深層学習

  • 4.1 TensorFlowとKerasの解説
  • 4.2 畳み込みネットワーク
  • 4.3 長・短期記憶(LSTM)による時系列フィッティング
  • 4.4 演習課題(加速度センサからのクラス識別)
※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。
    下記Mypageにて申し込み状況を確認いただけます。
    <MyPage>https://ers.nikkeibp.co.jp/user/myPageLogin/
  • ※講師企業と競合すると考えられる製品やサービスなどをご提供される会社の方は、主催者の判断に基づき受講をお断りさせていただく場合がございますので、あらかじめご了承ください。
  • ※会場までの交通費や宿泊費は、受講される方のご負担となります。また、お子さま連れでのご参加はご遠慮ください。
  • ※講師の急病、天災その他の不可抗力、またはその他やむを得ない理由により、講座を中止する場合があります。この場合、未受講の講座の料金は返金いたします。