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【セミナー開催のご案内】エンジニアのための機械学習と深層学習入門 6月12日開催 主催:(株)シーエムシー・リサーチ

PR TIMES / 2017年4月24日 9時19分

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たセミナーです

先端技術情報や市場情報を提供している(株)シーエムシー・リサーチ(千代田区神田錦町: http://cmcre.com/ )では、人工知能関連のセミナーを行っております。このたび「エンジニアのための機械学習と深層学習入門」と題するセミナーを、 講師に 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))をお迎えし、 2017年6月12日(月)12:30より、 『ちよだプラットフォームスクエア』5階502会議室(千代田区錦町)で開催いたします。 受講料は、 一般:49,000円(税込)、 弊社メルマガ会員: 44,000円(税込)、 アカデミック価格は35,000円となっております(受講料には資料代を含みます)。
セミナーの詳細とお申し込みは、 弊社のHP( http://cmcre.com/archives/27995/ )で受け付けております。
質疑応答の時間もございますので、 是非奮ってご参加ください。

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。

1)セミナーテーマ及び開催日時
テーマ:エンジニアのための機械学習と深層学習入門
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
〒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)
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)

2)申し込み方法
シーエムシー・リサーチの当該セミナーサイト( http://cmcre.com/archives/27995/ )からお申し込みください。 折り返し、 聴講券、 会場地図、 請求書を送付いたします。

3)セミナープログラムの紹介
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

4)講師のご紹介
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+演習で学ふ゛機械学習:ヒ゛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。

5)セミナー対象者や特典について
★ 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。

●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。

☆詳細とお申し込みはこちらから↓
 http://cmcre.com/archives/27995/

6)関連セミナーのご案内
1)TensorFlowによるディープラーニング解説と実践
  開催日時 2017年5月9日(火)10:30~16:30
   ☆詳細とお申込みはこちらから↓
    http://cmcre.com/archives/26753/

2)データ処理から機械学習入門 一日速習セミナー
  開催日時 2017年5月11日(木)10:30~16:30
   ☆詳細とお申込みはこちらから↓
    http://cmcre.com/archives/27249/
                           以上

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