G検定のための機械学習・人工知能講座 前編(10/20)

人工知能・機械学習・深層学習について、G検定の問題で演習しつつ、全体像を解説します。

※G検定とは、日本ディープラーニング協会が実施している検定試験です。
https://www.jdla.org/business/certificate/?id=certificate_No01

G検定問題を2回に分割して簡単なテストを実施します。
本番相当の演習を実施していただき、人工知能・機械学習・深層学習の全体像について解説をします。

※ 内容は相互に関係しているため、多少トピックの過不足が生じます。

受付：18:00〜18:10
講義：18:10〜19:30

〇扱う内容
＜演習と解説＞
G検定のための機械学習・人工知能講座 #1 <-- 今回の範囲
　・AIの歴史と動向、AIブームまとめ
　・チューリングテスト、フレーム問題、シンボルグラウンディング問題
　・セマンティック・ウェブ
　・AIの身体性、対話性、適応性、自律性
　・機械学習の基礎
　・機械学習の具体的手法
　・決定木と情報利得、主成分分析、アンサンブル学習
　・ラッソとリッジの回帰、多重共線性、バイアスとバリアンス
　・Feature Scaling
　・調和率、適合率、再現率、F値、p値、t値
　・交差検証、ホールドアウト法
　・代表的なフレームワーク
　・内部表現、共変量シフト、正規化の考え方、写像とカーネルトリック
　・最適化問題、強化学習
　・勾配降下法

G検定のための機械学習・人工知能講座 #2 
　・機械学習の内容詳説
　・マルチモーダル、Adaptive Learning、エンドツーエンド深層学習
　・ディープラーニング基礎、CNN、勾配消失問題、コンボリューション、プーリング層の意味
　・転移学習、ファインチューニング、蒸留
　・RNN、LSTM
　・データ拡張、バッチ正則化、ドロップアウト、early stopping
　・白色化、平滑化、ヒストグラム平坦化
　・自己符号化器、順伝播型ネットワーク
　・画像認識、物体検知の歴史、セマンティック・セグメンテーション
　・自然言語処理

※
詳細は一部変更となる可能性があります。

品川周辺　会場A
詳細な住所は以下slack参加者のみご案内致します。

・非ITエンジニアだが、人工知能・機械学習・深層学習の全体像を把握したい方
・ITエンジニアだが、機械学習の全体像と主な手法について勉強したい方
・ITエンジニアだが、深層学習の全体像と主な手法について勉強したい方

ノートパソコン必須。

阪大大学院数学専攻卒。大阪府出身。
C、C++、Java、Perl、PHP、Ruby、Python、R、bash を操る公共系インフラエンジニア、フロントエンジニア
を経て、医療系クラウドサービスを展開。医療系システムコンサルタント等を経てAIベンチャーにて
データサイエンティスト。
大手から中小まで数多くのシステム開発プロジェクトで開発統括、プロマネを経験。
基盤設計、統計学、機械学習、深層学習、組織論、リーダーシップ論、心理学、事業戦略論等をテーマに、
社内外で講師の経験多数。

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