セミナー紹介

本セミナーでは、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。

受講効果

チェック深層学習の最新技術動向を学ぶことができます。

チェック深層学習による時系列モデル・言語処理・強化学習の研究動向を知ることができます。

チェック深層学習による振動からの異常検知の事例を知ることができます。

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4回] 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
日時 2020年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 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。

4回セットもございます。詳細はこちら

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 (10:00~17:00)

1.時系列への深層学習の適用

  • 1.1 長・短期記憶(LSTM)
  • 1.2 注意機構
  • 1.3 複数の注意機構の統合
  • 1.4 コネクショニスト時系列分類法

2.言語処理分野における深層学習

  • 2.1 再帰型ネットワークを用いた言語データの特徴量への変換
  • 2.2 単語を分散表現(連続量)に変換する方法
  • 2.3 注意機構を用いた分散表現の発展
  • 2.4 研究事例の紹介

3.深層強化学習

  • 3.1 マルコフ決定過程
  • 3.2 モデルフリー型の価値関数推定
  • 3.3 関数近似と方策勾配
  • 3.4 研究事例の紹介

4.解釈可能なモデル

  • 4.1 機械学習と深層学習の解釈可能性
  • 4.2 代表的なモデルの紹介
  • 4.3 モデルの適用における留意点

5.機械学習・深層学習の製造業における適用事例

  • 5.1 機械設備の異常検知への適用事例の紹介
  • 5.2 技術開発における課題と留意点
※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。
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    <MyPage>https://ers.nikkeibp.co.jp/user/myPageLogin/
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