セミナー ディープラーニング 機械学習 ai ロボット ニューラルネットワーク マルチモーダル

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セミナー ディープラーニング 機械学習 ai ロボット ニューラルネットワーク マルチモーダル

ディープラーニングの基礎と応用事例(8月27日)のみ参加↓

機械学習・深層学習の基礎から医用画像処理(8月20日)/ディープラーニングの基礎と応用事例(8月27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:

★好評再開講!丁寧でわかりやすい解説に定評のある早大 尾形教授のセミナー。
★アルゴリズムなどの基礎から、画像認識・生成やマルチモーダル学習、ロボット行動学習などの応用例を徹底解説!
★特に複数企業との共同研究で試みている、自律ロボットの多様なタスク応用については詳しく解説します。

ディープラーニングの基礎と応用事例

−基本からロボットシステムへの展開まで−

講師

早稲田大学 理工学術院 教授 尾形 哲也 先生
*ご兼任:産業総合技術研究所 人工知能研究センター 特定フェロー

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
 1993年早稲田大学理工学部機械工学科卒業.日本学術振興会特別研究員,早稲田大学理工学部助手,理化学研究所脳科学総合研究センター研究員,京都大学大学院情報学研究科准教授を経て,2012年より早稲田大学理工学術院教授.博士(工学).2009〜2015年さきがけ領域「情報環境と人」研究員,2015年より産業総合技術研究所人工知能研究センター客員研究員.

■ご専門および得意な分野・研究:
認知ロボティクス,ヒューマンロボットインタラクション,ディープラーニング,リカレントニューラルネットワーク

■本テーマ関連学協会での活動:
・日本ロボット学会理事(欧文誌)(H25-H26)
・人工知能学会理事(企画)(H28-H30)
・株式会社エクサウィザーズアドバイザー(H28-現在)
・科学技術振興機構ACT-I「情報と未来」領域アドバイザー(H28-現在)
・科学技術振興機構さきがけ研究「社会デザイン」領域アドバイザー(H29-現在)
・日本ディープラーニング協会理事(H29-現在)

→このセミナーを知人に紹介する

8月20日 『機械学習・深層学習の基礎から医用画像処理分野への応用』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 2019年8月27日(火) 12:30-16:30
●会場 [東京・東新宿]新宿文化センター4階 第1会議室 →「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基礎と応用事例(8月27日)』のみのお申込みの場合
  1名41,040円(税込(消費税8%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,240円

 『機械学習・深層学習の基礎から医用画像処理(8月20日)』と合わせてお申込みの場合
 (同じ会社の違う方でも可。※参加される方のお名前を備考欄に記載下さい。)
  1名60,480円(税込(消費税8%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき49,680円

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。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナー開催にあたって

■はじめに:
 近年、人間の設計する特徴量を用いずに、ネットワーク上の画像や音声等のビッグデータから自律的な学習を行う人工知能、ディープラーニングが,パターン認識,画像合成,音声合成,自然言語翻訳など,様々なアプリケーションで従来手法の性能を大きく超え注目を集めています.
 本講義ではまず機械学習の基礎を概観した後に、ディープラーニングの基本的な学習方法を概説し,いくつかのツールなども紹介します.また画像認識や音声認識等の各分野の応用事例を紹介した後に、我々が学術誌で発表しているマルチモーダル音声認識などの応用をご紹介します.
 更に複数の企業との共同研究における,自律ロボットの多様なタスクへの応用の試みを特に紹介し,これらの技術の発展、展開について議論します.

■受講対象者:
本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。

■必要な予備知識:
大学教養過程レベルの数式が出てきますが,これが理解できなくてもなるべく直感的な理解ができるよう解説します.

■本セミナーで習得できること(一例):
・神経回路モデルの基礎
・ディープラーニングの概要と基礎的なアルゴリズム,応用事例
・リカレントニューラルネットの概要と基礎的なアルゴリズム,ロボット行動生成への応用事例

■好評につき6回目の開催!過去セミナーを受講された方の声の一例はこちら:
・ディープラーニングの基礎的概念や事例など、わかりやすく学べました。
・リカレントニューラルネットワーク、マルチモーダルなどの詳細、具体的事例も豊富で良かったです。
・セミナー中で試してみたい手法がいくつかありました。持ち帰って業務に活かしたいと思います。
・有益な情報を多く頂き大変勉強になりました。
・本分野の最新動向がわかり良かったです。
・ご説明も丁寧で可能な限り、質問にも回答くださり非常に有意義な時間でした。
などなど、各回好評を頂いております!

セミナー内容

1.ディープラーニング
 1)歴史
 2)ニューラルネットワーク基礎
  a)ニューロンモデル
  b)最急降下法
 3)ディープラーニングモデルの学習
  a)正規化
  b)活性化関数
  c)最適化手法
  d)リカレントニューラルネットワーク
  e)ライブラリの紹介
 4)講演者の研究室での事例紹介

2.ロボットシステムの応用
 1)マルチモーダル学習
  a)画像認識・生成の事例(Image Net, Generative Adversarial Networksなど)
  b)音声認識の事例
  c)マルチモーダル学習事例
 2)ロボットの行動学習
  a)Deep Q-Learning
  b)End to End Learning
  c)感覚運動の予測学習
  d)言語と運動の統合学習
 3)認知発達ロボットへ

<質疑応答・個別質問・講師との名刺交換>

■ご講演中のキーワード:

ディープラーニング,実ロボット,行動学習,End to End Learning

ディープラーニングの基礎と応用事例(8月27日)のみ参加↓

機械学習・深層学習の基礎から医用画像処理(8月20日)/ディープラーニングの基礎と応用事例(8月27日)両日参加↓

セミナー番号:AC190820

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