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株式会社経営コンサル
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ディープラーニングの基礎とパターン認識への活用
 
 

《開催・参加要領》

【開催日時】  令和元年10月21日(月)   午後1時30分~4時30分
【会      場】  港区立商工会館 東京都港区海岸1-4-28  JR浜松町駅下車 徒歩8分
【参加費用】  1名 32,400円 2名目以降 1名につき27,000円(税込み) (キャンセルは1週間前まで)
【支払方法】  申込受付後、参加証・会場図と併せて請求書を送付いたします

下記の項目で講義をすすめます

【講師】Profile

山形大学大学院 理工学研究科 情報科学科 博士(情報科学) 
准教授 安田 宗樹
(やすだ むねき) 氏
 
平成15年 東北大学工学部通信学科 卒業
平成17年 東北大学大学院 情報科学研究科 基礎情報科学専攻 博士課程前期課程修了
平成20年 東北大学大学院 情報科学研究科 応用情報科学専攻 博士課程後期課程修了
平成20年 東北大学大学院 情報科学研究科 応用情報科学専攻 助教
平成25年 山形大学大学院 理工学研究科 情報科学科 准教授
                                                                                                                                                

重点講義内容

  ディープラーニング(深層学習)は複数の層が積まれた、多層構造のネットワークを用いて巧みに機械学習するための技術であり、現在の人工知能技術の根幹となっています。
  本講座は、基礎的な原理を含めて、ディープラーニングと触れ合うための概要知識と、基礎的な設計技術に関する知識の紹介を主眼としています。
 「ディープラーニングとは何か?」から出発し、「何故ディープラーニングが凄いのか?」を経て「ディープラーニングはどのように作られるのか?」を体系的に説明していきます。
  現在までに様々な形のディープラーニングが生み出され、また、様々な応用技術が開発されてきていますが、それらの中心に当たるモデルを主軸に、もっとも基礎的で、そして、もっとも重要なポイントを主に説明します。
  内容の性質上、(特に後半は)数式が少なからず出現しますが、必要に応じて補足をしていくので特殊な専門知識は必要ありません。

 

1.ディープラーニングとは何か?
 (1)機械学習と呼ばれる技術 
   (2)機械学習と人工知能
 (3)ディープニューラルネットワーク  ~ディープラーニングの基本モデル~
 (4)パターン認識の考え方
2.ディープラーニングの能力
 (1)ディープラーニングは何をしているのか?
 (2)ディープラーニングは何故強力なのか? ~データ駆動型の特徴抽出~
 (3)ディープラーニングの種類(DNN、CNN、RNN)
3.ディープラーニングの作り方
 (1)基本的なアルゴリズム技術Ⅰ ~確率的勾配降下法~
 (2)基本的なアルゴリズム技術Ⅱ ~学習パラメータの初期化とデータの前処理~
 (3)データの使い方
4.ディープラーニング実践の際の注意点と対策
 (1)もっとも頻繁に起こる問題 ~過学習の問題~ 
   (2)過学習の見抜き方
 (3)過学習を抑制するための記述 ~正則化技術~ 
   (4)口伝の実践手引き
5.本講座の総括といくつかの話題
 (1)ディープラーニングのブラックボックス問題 
   (2)ディープラーニングは万能技術か?
                                                                                                                                                   
お問合せ電話番号 03-3501-6811
 
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