機械学習 ディープラーニング セミナー

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機械学習 ディープラーニング セミナー

数式なしからの機械学習(4月18日)のみ参加↓

数式なしからの機械学習(4月18日)/ディープラーニングの実践(4月19日)両日参加↓


*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

機械学習を学ぶ際の最初の入り口として最適!

数式なしからの機械学習

〜数式に抵抗がある方にも分かる機械学習入門〜

講師

東北大学 大学院情報科学研究科 准教授 博士(理学) 大関 真之 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

東京工業大学産学官連携研究員、ローマ大学研究員、京都大学助教を経て現職
・第6回日本物理学会若手奨励賞
・平成28年度文部科学大臣表彰若手科学者賞

→このセミナーを知人に紹介する

4月19日 『ライブラリで気軽に!ディープラーニングの実践〜Chainer、Kerasの実例〜』とセットで受講が可能です。
講義内容はこちら→


日時・会場・受講料

●日時 2017年4月18日(火) 10:30-16:30
●会場 [東京・駒込]滝野川会館3階301 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料
『数式なしからの機械学習(4月18日)』のみのお申込みの場合
  1名46,440円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,640円

『ディープラーニングの実践(4月19日)』と合わせてお申込みの場合
   (同じ会社の違う方でも可。※二日目の参加者を備考欄に記載下さい。)
  1名71,280円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき60,480円 ⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります

      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

●録音・撮影行為は固くお断り致します。
●講義中のパソコン・携帯電話の使用はご遠慮下さい。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

 オーム社より販売された「機械学習入門-ボルツマン機械学習から深層学習まで」。この本の特色はお妃さまと鏡が繰り広げる機械学習の物語です。数式に抵抗感があり、機械学習に興味はあっても近づけなかった人たちが魔法の鏡である機械学習を手にすることのできる本となっています。本講義ではその内容に沿って、著者本人の講演で更に深い理解と感覚を身につけることを目標にします。

■この講座を受講して習得できること:
数式不要で機械学習の概念・できることをつかむこと。文学や法律系、芸術これまで必ずしも理工系の技術とは関わりの無かった人たちも機械学習の世界に飛び込むチャンスです。もちろん理工系の技術に接している人たちも、いざ機械学習を学ぶ際の最初の入り口として最適です。

【受講特典】『機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで』大関 真之 著 オーム社( 2016年11月発刊)を進呈。

セミナー内容

1.現代の魔法の鏡を手にいれる
 1-1.遠くで見えないことを知る
   機械学習が目指すのは、目の前で起こったことから遠くで起こっている、これから起こることを予想することです。
   そのためにデータを集めるところから始まります。どこにそんなデータが眠っているか、回収の仕方を紹介します。

  ・そもそも機械学習とは何か?
  ・機械学習の分類・種類
  ・機械学習の長所・短所は?
  ・機械学習に必要なこと、必要なもの
  ・データの回収方法

 1-2.そのデータに潜む法則をつかめ
   データに眠る関係、それを数式で表現するのが関数です。その関数にぴったり合わせるためにはどうしたら良いでしょうか。
   簡単な例から複雑な例まで、実はすごい簡単!

  ・データに眠る関係とは?
  ・データのどこに注目すべきか?
  ・関数に合わせるためのポイント

2.魔法の鏡でどんなことができるのか?
 2-1.回帰と識別
   データの動き方には法則がありそう!その法則を見つけることを回帰といいます。
   価格の変動や天気の移り変わりなど予測するのに役立ちそうです。犬と猫を自動的に振り分ける識別もお手の物。
   機械学習の簡単な例をみてみましょう。

  ・回帰と識別の基本
  ・識別は難しい?
  ・事例の紹介

 2-2.生成モデル
   データの素性が分かるなら、そのデータを真似することもできるはず!?
   そっくりなデータを生成することも機械学習ならお手の物。

  ・どんなモデルが良い?
  ・多くのデータから素性を明らかにする

3.ディープラーニングとは何か
 3-1.複雑な関数を表すには?
   複雑なものを表現するためには、それなりに面倒なことを必要としそうです。でも待てよ、世の中の複雑な現象は、
   単純な繰り返しが続いて多様に見えるだけで、本当のところは?そんな発想を持ち込んでみましょう。

  ・ディープラーニングブームの背景
  ・ニューラルネットワークについて
  ・ディープラーニングの適用範囲

 3-2.ディープラーニングができるワケ
   単純な発想で機械学習はおろかディープラーニングもできている!
   そんな単純な発想が実現するまでに時間がかかったのはなぜか? 明日へつながるイノベーションの鍵がここにある!

  ・ディープラーニングの応用事例
  ・ディープラーニングに関するトピック

<質疑応答>

数式なしからの機械学習(4月18日)のみ参加↓

数式なしからの機械学習(4月18日)/ディープラーニングの実践(4月19日)両日参加↓

セミナー番号:AC170475

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