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【データサイエンス実務応用】Pythonで実践!ディープラーニング

~実用化事例紹介から深層強化学習とプログラミングの入門まで~

本セミナーでは、関連セミナーとのお得な割引サービスを用意しております。

セット割とは
名古屋開催技術コース基礎ランチ付セミナー
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開催日時 2020-06-12(金) 9:30~16:30
講師
PwCコンサルティング合同会社 マネージャー 安部 勇気 氏
PwCコンサルティング合同会社
マネージャー
安部 勇気 氏

大手独立系ソフトハウスを経て現職 組み込み開発を中心としたフルスクラッチ開発を経験し、デバイスドライバからアプリケーションまでの広範囲の知見を有する PwC入社後、開発アドバイザリ、PMO、IT戦略立案等を担当 直近では、最新テクノロジーを用いたデジタルトランスフォーメーション案件をテクノロジーリーダーとしてコンサルティングサービスを提供 国外での学会発表やPwC主催のテクノロジーハッカソン(東京オリンピックに向けた課題設定とアプリケーション開発)で優勝するなどのテクノロジーに関する実績あり

参加費 60,000円(資料代・昼食代・消費税を含む)
開催地 カンファレンスルーム(株式会社セミナーインフォ内)[ 地図 ]
補足事項 普段お使いの PC をご持参いただき、演習しながら学ぶ体験学習型ワークショップです。
【事前準備について】
※ インターネットを使用します。Wi-Fi環境をご用意いたしますので、接続可能なPCをご持参ください。
※ 事前配布資料「Google Colaboratory接続の手順書」を開催1週間前にメール送付します。
※ Google Colaboratory環境で実習していただきます。事前に本セミナー専用のGoogleアカウントをご用意ください。詳しくは「Google Colaboratory接続の手順書」内にてご案内します。
※ 「Google Colaboratory接続の手順書」の内容についてはセミナー当日の講義冒頭で簡単に
解説しますが、開催前日までにご自身のPC (セミナー当日持参の PC) で本手順書に沿って動作確認をおこなってください。
※ 前日までに動作確認ができなかった方のために、セミナー当日の9:10から事前サポートと
動作確認のお時間を設けます。ご希望の方はお早めにご来場ください。

※本セミナーのキャンセル期限は6/5(金)12時です。(開催1週間前に資料の一部を送付するため)
※回数券を使用して当セミナーにお申込されます場合、2回分の回数券が必要となります。
※当日は昼食をご用意いたします。 
概要 現在、画像認識、自動運転、自然言語処理等、非構造化データ解析の複数課題において人間の性能を凌駕するようになっています。これらに共通して使われているのが深層学習(ディープラーニング)技術です。機械学習、AI、ディープラーニング・・・いろいろな言葉が世の中に出てきていますが、意外とその違いを正しく説明できる人は少ないです。深層学習とは、人や動物の脳の神経回路をモデルにした、多層のニューラルネットワークによる機械学習の手法であり、いまやビジネスの様々な分野において生産性向上・産業競争力の発展に貢献しております。
本セミナーではディープラーニングの基礎知識に加えて、実際のビジネスでどのような使い方をされているのかを紹介します。また、アルゴリズムを理解しながら実際にプログラミングをして動くものをつくることによって理解を深めていただきます。尚、ハードルが高いと思われがちな環境構築はGoogle Colaboratoryを利用することで講座内での作業は簡素化した上で、実際にいくつかのデータ予測のモデルを作成し、実際に手を動かして分析を実施することで理解を深めていただきます。

この講座で得られること
・深層強化学習までのディープラーニングに関する基本的な知見と実用化事例
・Python を使った簡単なディープラーニング・プログラミング
・TensorFlowを用いた分類
セミナー詳細 1.導入:本日のダイジェストをデモで体感!
(1)深層学習の様々なライブラリ
 (a)TensorFlow
 (b)Keras
 (c)CNTK
 (d)Chainer
 (e)PyTorch
(2)基本のまとめと演習

2.ディープラーニングとは
(1)ディープラーニング概論:機械学習の仕組みと手法、AIとの違い
(2)ニューラルネットワーク入門
(3)活性化関数
(4)誤差関数
(5)最適化アルゴリズム
(6)誤差逆伝搬法
(7)DNN(Deep Neural Network)
 (a)DNNとは
 (b)DNNの実行
(8)CNN(Convolutational Neural Network)
(9)RNN(Recurrent Neural Network)
(10)深層強化学習モデル
(11)演習

3.Pythonデモ―実用化事例紹介
(1)画像解析・深層強化学習事例:自動運転
(2)音声解析事例:スマートスピーカー
(3)自然言語処理事例1:記事校閲
(4)自然言語処理事例2:ユーザーコメント分析
(5)演習

4.TensorFlowでアルゴリズム基礎トレーニング
(1)概要
(2)ラベル
(3)学習アルゴリズムの定義
(4)データの学習と実行
(5)Keras
(6)演習

5.質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影等はご遠慮ください
カテゴリ 技術コース 事業戦略・マーケティング
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お問い合わせ先 株式会社セミナーインフォ
TEL : 03-3239-6544   E-mail : customer@seminar-info.jp
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