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

ディープラーニングの実践(4月19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:

Pythonで呼び出せる機械学習ライブラリで色々できるようになるセミナー!

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〜

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18日 『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〜』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19日(水) 10:30-16:30
●会場 [東京・駒込]滝野川会館4階401 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料
『ディープラーニングの実践(4月19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

『数式なしからの機械学習(4月18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

 テキストにあるコードをそのまま打てば機械学習が実行できます。ご自身が対象としたいデータをそのままそこに入れれば新しい知見が得られるかも?一億総機械学習時代に足を踏み入れてみよう。そのためにひとつひとつのコードと原理が結びついて、「今何をしているのか?」それに気づきを与える講義をします。目の前にあるコンピュータが魔法の鏡になる瞬間を目の当たりにしよう。

■この講座を受講して習得できること:
Pythonで呼び出せる機械学習ライブラリを駆使して、気軽にディープラーニング。とりあえず試しに色々やってみることができるようになる1日。今日から機械学習マスター!

セミナー内容

*必要に応じて内容を更新します

1.基本的な機械学習でまずは準備運動
 1-1.回帰・識別の復習
   データからその現象の素性を学ぶ機械学習。機械学習がどうやって学ぶのか、その基本原理を復習しておきましょう。
   数式不要で概念を理解します。

 1-2.ライブラリを使うとこんなに簡単
   機械学習のライブラリは多く揃っており、今日から実行することができます。
   中身はどんな動作原理なのか説明できますか?わかりやすい解説をつけて、どこがどんな動作をしているか1step講義。

  ・いろいろなライブラリ(種類、特徴など)
  ・ライブラリの入手方法
  ・ライブラリの選び方

2.気軽にディープラーニング
 2-1.ChainerとTensorFlow
   どちらもディープラーニング用に利用されるライブラリです。こちらも実例を交えて、1step講義をします。
   複雑なデータに合わせるために計算や実行する方法も複雑ではないかと思いきや、ライブラリがその辺を整備してくれています。

  ・Chainerとは? TensorFlowとは?
  ・Chainer の仕組み
  ・Chainerのプログラムと基本
  ・Chainer によるディープラーニングのプログラム作成法

 2-2.Kerasで更に簡易的な表記を
   KerasというTensorFlow(Theamo)用のラッパーを利用してより直感的に利用することができます。
   改変のしどころもひとつひとつがどんな動作をさせているかをみることで完璧に理解します。

  ・Kerasとは?
  ・Kerasの基本
  ・Keras は書きやすい?使い勝手は?
  ・Kerasの良いところ、優位性

3.ディープラーニングの使い所
 3-1.世の中にあるデータを利用して実験
   いまはWebの充実のおかげでどんなデータも気軽に手に入ります。
   そのデータを回収しながら実際に機械学習を実践して新しい予測に利用することを目指します。

  ・ディープラーニングの上手な使い方
  ・ディープラーニングの展望

<質疑応答>

ディープラーニングの実践(4月19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:AC170476

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