セミナー紹介

 機械学習の活用を考えているエンジニアを対象に、必要とされる知識がどのようなものであるか解説します。

 データ分析から、モデルの学習と評価、適用までの手順を説明します。実際に取り組む際にどのような点に留意すればよいか、異常検知・予測・外観検査への適用について、製造業の事例を中心として説明します。また深層学習の代表的モデルがどのようなものであるかを説明します。

 近年は機械学習・深層学習の技術が、音声認識・画像認識・機械翻訳だけでなく様々な分野で利用されるようになっており、最新の技術動向を解説します。


受講効果

チェックエンジニアが機械学習を活用するために必要な知識を、整理して学ぶことができます。

チェック製造業の適用事例を中心として、実際の活用における留意点を理解できます。

チェック深層学習の発展について、基礎から最新の技術動向までを知ることができます。

チェックアイデアの事業性を考える上で必要なポイントが身につきます。

開催概要

セミナー名 エンジニアのための機械学習・深層学習入門
日時 2020年 3月 2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)
※受講料には、昼食は含まれておりません。

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 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)氏

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 機械学習とは?
  • 1-2 全体の流れ(データ分析・モデル学習・適用)
  • 1-3 適用事例(異常検知・予測・外観検査)
  • 1-4 クラウドサービスにおける機械学習
  • 1-5 実際に活用するための課題と留意点

2.機械学習の手法と適用方法

  • 2-1 探索的なデータ分析
  • 2-2 分布を可視化する
  • 2-3 クラス分類を行うモデルと評価法
  • 2-4 連続的な数値を予測するモデル
  • 2-5 異常検知への応用

3.深層学習の代表的モデル

  • 3-1 全結合ネットワーク
  • 3-2 自己符号化器と異常検知
  • 3-3 畳み込みネットワーク
  • 3-4 物体識別・検出・領域分割
  • 3-5 再帰型ネットワークと長・短期記憶(LSTM)
  • 3-6 注意機構による対応付け

4.深層学習の最新技術動向

  • 4-1 深層学習による時系列予測
  • 4-2 時系列・センサーからの異常検知
  • 4-3 複数の注意機構の統合
  • 4-4 深層強化学習
※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。
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【お申し込み注意事項】

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    <MyPage>https://ers.nikkeibp.co.jp/user/myPageLogin/
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