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に必要な基礎知識から実践に役立つスキルまで身に付けられます。

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回コースですが、一部のみ受講してもそのスキルが得られるように構成しています。

※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 2020年5月11日(月)、6月15日(月)、7月13日(月)、8月24日(月)
10:00~17:00(開場 9:30予定)
会場 東京・新橋
Learning Square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:2020年5月8日(金)12:00まで

※各回ごとのお申し込みも可能です。

※受講料には、昼食は含まれておりません。

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 日経クロステック、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年より 岐阜大学 教授

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 ― 5月11日(月) 10:00 - 17:00

初心者でも分かる、統計的機械学習と深層学習の基礎と活用

統計的機械学習や深層学習を学んだことがないエンジニアでも理解できるように、基礎から活用方法まで丁寧に解説します。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。

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 第2回 ― 6月15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 ― 7月13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 ― 8月24日(月) 10:00 - 17:00

深層学習の最新技術動向、言語処理から製造業での活用事例まで

深層学習の最新技術動向を解説します。深層学習による時系列モデル、言語処理分野における分散表現の発展、深層強化学習、モデルの解釈可能性について、説明します。深層学習による振動からの異常検知など、製造業での活用事例を紹介します。

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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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