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セミナーの概要
AI技術者に必要となる知識を実践を通して学ぶことができるセミナーとなっています。
回帰分析による不動産取引価格の予測や、センサーデータを利用した行動解析、さらに畳み込みニューラルネットワークを利用した画像認識などができる人工知能を、プログラミング言語「Python」や機械学習用ライブラリ「Chainer」を用いて作成します。
さらに、機械学習させたモデルを利用した簡単なデスクトップアプリの作成方法について学ぶことができます。
※本セミナーは、「初めての方向けAI入門セミナー」と「AIプログラミング基礎セミナー」の内容を理解されていることを前提としたセミナーとなっております。
AI技術者育成セミナーはこんな方にオススメ!
- AI技術者を目指している方
- ニューラルネットワークを用いた機械学習を極めたい方
- プログラミング言語「Python」を使ってディープラーニングができるようになりたい方
- ビジネスをする上で必要な人工知能や機械学習の知識を身につけたい方
- 機械学習ライブラリ「Chainer」を扱えるようになりたい方
- 具体的に回帰分析に適用したいデータがある方
- センサーデータを利用した行動解析をしたい方
- 畳み込みニューラルネットワークを利用した画像認識をしたい方
- 人工知能を使ったアプリを開発したい方
- より実践的な機械学習のためのプログラミングセミナーを受講したい方
大人気セミナーにつき、お早めにお申し込みいただくことをお勧めします！
セミナーの内容
1日目：10:00〜17:30
- プログラミング言語「Python」を使ったニューラルネットワークの構築方法
- 学習用データのつくり方と正規化について
- 活性化関数の種類と記述方法について
- バッチ処理の仕組みと使い方について
- 損失関数の設定方法について
- 勾配降下法とバックプロバケーションによる機械学習
- 学習済みモデルを使ったデスクトップアプリの作り方①
- 回帰分析による不動産取引価格の予測
- 入力層のノード数の増やし方について
- 隠れ層の増やし方（「Python」を使ったディープラーニングの方法）
- 機械学習用ライブラリ「Chainer」の使い方について
- 「Chainer」のインストール方法について
- 「Chainer」を使ったDeep Learningの方法について
- センサーデータを利用した行動解析（クラス分類）
2日目：10:00〜17:30
- OpenCVを用いた画像処理の基礎
- 「Chainer」を使ったCNN（畳み込みニューラルネットワーク）の構築方法
- CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を利用した画像認識
- 畳み込み層とプーリング層について
- 「Chainer」の初期設定値と様々な最適化パラメータの設定方法
- 重みの初期値の最適化について
- 重みの更新手法について
- 過学習と正則化について
- ハイパーパラメーターの最適化方法について
- 学習済みモデルを使ったデスクトップアプリの作り方②
- GPUによる高速化
セミナー受講者特典
- セミナーで使用するテキストはお持ち帰りいただけます！
お申込みと詳細は公式ホームページへ！
MONOは、収容人数が異なる複数のイベントスペースを所有し、お客様のご要望に合わせて貸し出しをしております。
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