化学品の市場調査、研究開発の支援、マーケット情報の出版

CMCリサーチセミナーのご案内

       開催日時:2017年6月12日(月)12:30~16:30 
       会  場:ちよだプラットフォームスクウェア 502会議室  → 会場へのアクセス 
            〒101-0054 東京都千代田区神田錦町3-21
       受 講 料:49,000円(税込) ※ 資料代含
             * メルマガ登録者は 44,000円(税込)
             * アカデミック価格は 35,000円(税込)
            パンフレット
 
 ★ アカデミック価格:学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。
 ★ 2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合2人目は無料です。
 
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申込方法

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講 師

 速水 悟 氏
 岐阜大学工学部教授 知能科学研究センター センター長 博士(工学)

【講師経歴】
 1981年 東京大学大学院 工学系研究科修士課程 修了。
 同年 通商産業省工業技術院 電子技術総合研究所(現、国立研究開発法人産業技術総合研究所)。
 1989年 カーネギーメロン大学 客員研究員。
 1994年 フランス国立科学研究院 機械情報学研究所 客員研究員。
 2002年 岐阜大学教授。現在に至る。

≪専門分野≫
 メディア情報学、知能情報学

≪所属学会≫
 情報処理学会、人工知能学会、電子情報通信学会、日本音響学会、言語処理学会、ACM、IEEE各会員

≪書 籍≫
 「事例+演習で学ぶ機械学習:ビジネスを支えるデータ活用のしくみ」、森北出版(2016年4月)など。 

セミナーの趣旨

 機械学習と深層学習(Deep Learning)は、人工知能技術分野の中でも特に注目を集めている領域です。本セミナーでは、様々な分野の技術開発に従事しておられるエンジニアの方々を対象として、機械学習と深層学習の基本的な理論と具体的な課題に適用するプロセスを解説します。また最新の技術動向についても紹介します。

セミナー対象者

 機械学習、深層学習をこれから始めたいエンジニアを対象とします。様々な分野の技術開発に従事しておられて、機械学習と深層学習をこれから学び、実践したいと考えておられる技術者の方々を想定しています。

セミナーで得られる知識

 機械学習を利用するための基本的な枠組みが理解できます。深層学習を学び、実践する過程で必要な知識がどのようなものかを知ることができます。

プログラム

  ※ 適宜休憩が入ります。

1. 機械学習をどのように活用するか?
 1.1 探索的な分析と自動化
 1.2 活用のプロセスとデザイン思考の関係
 1.3 異常の検知から予測へ

2. 機械学習のモデルと利用
 2.1 複数の入力から予測を行うモデル(回帰モデル)
 2.2 規則を自動的に生成するモデル(決定木)
 2.3 フレームワークを用いた実装における留意点

3. 深層学習とはどんな技術か?
 3.1 注目を集める深層学習
 3.2 画像を見分ける畳み込みネットワーク
 3.3 時系列を扱う再帰型ネットワーク
 3.4 注意型ネットワークによる系列の対応付け
 3.5 コネクショニスト時系列分類法

4. 深層学習の最新技術動向
 4.1 強化学習と深層学習
 4.2 end-to-end アプローチによる異種情報の統合 
 
 
 
 
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