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誰もが21世紀の魔法の鏡「機械学習」ができるように! 機械学習の入門なら最適な講座です!!

R&D支援センターセミナー

       開催日時:2017年7月20日(木)10:30~16:30
       会  場:商工情報センター(カメリアプラザ) 9F 会議室
                → 会場へのアクセス 
       参 加 費:49,980円(税込、昼食・資料付)

講 師

 東北大学大学院 情報科学研究科 応用情報科学専攻 准教授 博士(理学) 大関真之 氏

【専門】
 機械学習、統計力学、量子力学

【略歴】
 2008.09 東京工業大学大学院理工学研究科物性物理学専攻博士課程早期修了
 (学位取得:博士(理学))
 2008.10 東京工業大学大学院理工学研究科物性物理学専攻 産学官連携研究員
 2015.04-09 大阪市立大学 非常勤講師
 2015.11 Intelligence designerライター
 2016.04 Wireless Wire Newsライター
 2016.04-09 埼玉大学 非常勤講師
 2016.05- 株式会社ハカルス チーフ科学アドバイザー
 2016.12- 株式会社リクルートコミュニケーションズ アドバイザー
 2017.04-09 東京大学 非常勤講師
 2017.04-09 学習院大学 非常勤講師
 2017.04-09 三重大学 非常勤講師

定 員

 30名

受講対象・レベル

 PCの操作はできるものの、Python, Chainerの利用は初めて。
 とりあえず機械学習について知りたいという人向け。

習得できる知識

 Python、Chainerを用いた深層学習の利用ができるようになります。

趣 旨

 人工知能の実現が迫るという高揚感の元、ビジネスの舞台でも不可欠となった機械学習。その中身と概念は難しい数式だらけ。しかし本講座を受講すれば数式の気持ちも意味合いもわかり、何を目指して発展した分野かがわかるようになります。さらに深層学習をChainerと呼ばれるフリーライブラリを利用して、実際に手で動かせるように手取り足取り伝授します!

プログラム

1.世の中で今何が起こっているのか?
  1-1.データに潜む関係性を掴む機械学習
  1-2.やみくもに多くの要素を組み合わせるだけではダメ
  1-3.中間層に重要な情報が眠る
  1-4.機械学習に必要なのは最適化

2.機械学習は人間っぽい
  2-1.過学習:真面目すぎるのもだめ
  2-2.正則化:よく学びよく遊ぶ
  2-3.非線形変換はなんでもよくない
  2-4.確率勾配法でサボりの精神
  2-5.学習の加速装置Adamについて

3.深層学習に挑戦!Python Chainerの利用法
  3-1.Chainerの活用方法
  3-2.深層学習の実践
  3-3.確率勾配法の実装
  3-4.畳み込みニューラルネットワークの実装