初学者のためのニューラルネットワーク講座前編(11/17)

2019/11/17(日)18:30 〜 20:00 開催

ブックマーク

機械学習, 人工知能, Deep Learning

イベント内容

内容概要

現在、自動運転、スマートフォン、新薬開発など、さまざまな領域で人工知能、コグニティブの応用が進められていますが、それとともに「ディープラーニング」（深層学習）と呼ばれる技術が注目を浴びています。

本イベントでは、前編と後編に分割して、このディープラーニングの技術的な概略と代表的な手法およびその実装方法を取り上げます。ディープラーニングの基礎であるニューラルネットワークを中心に解説を進めます。

開催時間

受付：18:30〜18:40
講義：18:40〜20:00

詳細アジェンダ

〇前編で扱う内容→ 11/17の範囲です。
・ニューラルネットワーク概要
・ニューラルネットワークの構造
・ニューラルネットワークの学習
・計算グラフ
・誤差関数
・勾配降下法
・誤差逆伝播法
・ニューラルネットワークの動作イメージ
・畳込みとプーリング
・BatchNormalization
・活性化関数


◯後編で扱う内容→ 11/24の範囲です。
・Define by Run とDefine and Run
・正規化の意味
・AlexNet
・GoogleNet
・VGG
・ResNet
・画像認識と物体検知の手法
・バウンディングボックスとアンカー
・SSDとYolo

※
詳細は一部変更となる可能性があります。

会場

品川周辺　会場A
(詳細な住所は参加者のみご案内致します)

対象者

・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、深層学習の全体像と主な手法について勉強したい方

当日のお持物

ノートパソコン必須。

講師プロフィール

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。