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トリケップスセミナー

     開催日時:2017年7月21日(金)13:00~17:00
     会  場:中央大学駿河台記念館  → 会場へのアクセス 
          〒101-8324 千代田区神田駿河台3-11-5
     参 加 費:お1人様受講の場合 44,000円 (税別/1名)
          1口(1社3名まで受講可能)でお申し込みの場合 56,000円 (税別/1口)

 サブテキストとして、「機械学習と深層学習-C言語によるシミュレーション-」(小高知宏 著、2808円(税込)、オーム社)を使用します。テキストをご希望の方はお知らせください。受講料、テキスト代(実費)を合わせて請求させていただきます。

講 師

小高知宏 氏 
 福井大学 工学部 知能システム工学科 教授 (博士 (工学))

講義項目

  1.機械学習とは
   1)学習と機械学習
     a)ディープラーニングの成果
     b)機械学習とは
   2)機械学習の方法
     a)進化的計算
     b)群知能
     c)強化学習
     d)ニューラルネットワーク
     e)ディープラーニング

  2.強化学習
   1)強化学習とは
   2)Q学習による強化学習の実現

  3.群知能
   1)群知能とは
   2)蟻コロニー最適化法

  4.進化的手法による機械学習
   1)進化的手法とは
   2)遺伝的アルゴリズム
    
  5.ニューラルネットワークの基礎・構成と使い方
   1)人工ニューラルネットワーク
     a)人工ニューロンのモデル
     b)ニューラルネットワーク
     c)ニューラルネットワークの学習
   2)バックプロパゲーションによるニューラルネットワークの学習
     a)バックプロパゲーションの原理
     b)バックプロパゲーションのアルゴリズム

  6.ディープラーニングと畳み込みニューラルネット
   1)ディープラーニングとは
     a)ディープラーニングの基礎
     b)ディープラーニングの具体的技術
   2)畳み込みニューラルネットワーク
     a)画像処理と画像フィルタ
     b)画像フィルタの実際
     c)畳み込みニューラルネットの概念
     d)畳み込みニューラルネットの構造
     e)畳み込みニューラルネットワークの構成方法
     f)畳み込みニューラルネットによる画像認識
     g)畳み込みニューラルネットワークの応用

  7.機械学習・ディープラーニングの現状
   1)機械学習・ディープラーニングでできること
   2)機械学習・ディープラーニングの課題