1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 57,000円(税別)/1口 が格安となります。



〜ディープラーニングの基礎と実践〜

『ディープラーニングとパターン認識、
 最先端の人工知能へ』
 



 S180524KA



開催日時:2018年5月24日(木)11:00-16:30

会  場:オーム ビル(千代田区神田錦町)

受 講 料:1人様受講の場合 47,000円[税別]/1名

     1口でお申込の場合 57,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)

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 講 師

 

 安田宗樹(やすだむねき) 氏 

   山形大学大学院 理工学研究科 情報科学科 准教授(博士(情報科学))

 <略歴>  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 日本学術振興会特別研究員 PD(平成20年4月〜7月)
 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20年8月〜平成25年3月)
 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
  現在に至る
<受賞>   平成20年 東北大学総長賞
 平成20年 東北大学情報科学研究科・研究科長賞
 平成24年 石田記念財団 研究奨励賞
 平成25年 トーキン科学技術振興財団 トーキン財団奨励賞受賞
<専門>   ディープラーニング、データサイエンス、統計学、統計物理学。深層学習(近代科学者)の著者。

 セミナーの概要

 

 ディープラーニング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す。
 本セミナーは、基礎的な背景を含めて、ディープラーニングと触れ合うための最低限の知識習得を第一の目標としています。何故、ディープラーニングが出てきたのか、そして、何故ディープラーニングが凄いのか。それらの“何故”に出来るだけ答えていくことが本講演の最終的な目標です。
 ディープラーニングや人工知能に興味があるけれども、その正体がよく分からくて困っている方々や、多少聞きかじっているけれど、そこを超えてもっと奥の真実を知りたい方々を主な対象としています。

 講義項目

 

 1 機械学習とは何か?
  1.1 機械学習が目指すもの
  1.2 機械はデータから知識を獲得する
  1.3 機械学習の種類
   1.3.1 教師あり学習
   1.3.2 教師なし学習
   1.3.3 教師なし学習と人工知能

 2 深層学習への道
  2.1 ニューラルネットワークの基礎
   2.1.1 単純パーセプトロン 〜機械学習の事始め〜
   2.1.2 フィードフォワードニューラルネットワーク
   2.1.3 誤差逆伝播法
   2.1.4 ニューラルネットワークの第一技術限界
  2.2 深層学習に用いられるニューラルネットワークのしくみ
   2.2.1 事前学習という考え方
   2.2.2 自己符号化器は情報を圧縮する
   2.2.3 積層自己符号化器がディープラーニングの1つの雛形
   2.2.4 表現学習という言葉 〜特徴量の抽出と学習〜
   2.2.5 深層学習は一言でいうと○○をしている!

 3 その他の深層学習モデル
  3.1 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
   3.1.1 CNNの仕組み
   3.1.2 CNNの使いどころ
  3.2 リカレントニューラルネットワーク(RNN)
   3.2.1 RNNの仕組み
   3.2.2 RNNの使いどころ

 4 深層学習の深層部と実践
  4.1 画像データを深層学習してみる
   4.1.1 自動獲得されるフィルタ
   4.1.2 学習された表現が組み込まれている場所
  4.2 実践的な最新技術 〜パラメータチューニングの具体的な方法〜
   4.2.1 層を積むほど性能は上がるのか?
   4.2.2 過適合の問題と見抜き方 〜過適合は最悪のアプリを導く〜
   4.2.3 正則化技術は過適合を緩和させる
   4.2.4 ディープラーニングの正則化技術
   4.2.5 少数データでの学習はどうするか?
  4.3 本講演のまとめ



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