Home
->  7月開催 その他セミナー  8月開催 その他セミナー 

【Live配信セミナー】
知識・経験ゼロから始める機械学習の基礎と導入のポイント

7月開催 その他セミナー  更新日:2021年6月 2日
 セミナー番号【108507】8/18 講師1名
★機械学習の概論から、必要な数学の知識、基本的な手法,産業応用の事例まで網羅!
★知識や、経験が無い方、大歓迎!この機会に苦手意識を克服!

【Live配信セミナー】
知識・経験ゼロから始める機械学習の基礎と導入のポイント


■ 講師
日本工業大学 先進工学部 情報メディア工学科 教授 荒川 俊也 氏

■ 開催要領
日 時 :
2021年8月18日(水)10:30~16:30

会 場 : Zoomウェビナーを利用したLive配信  ※会場での講義は行いません
(聴講者のビデオはOFFに設定しています)
聴講料 :
1名につき55,000円(消費税込、資料付) 
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円(税込)〕

大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。
詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい。

■ Live配信セミナーの受講について
・本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。

・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
 → https://zoom.us/test

・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
 セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。

・Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
 Webブラウザから視聴する場合は、Google Chrome、Firefox、Microsoft Edgeをご利用ください。

・パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。

・セミナー資料はお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
 お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。

・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。

・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。

・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。

・Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
 万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。


■ 講師
日本工業大学 先進工学部 情報メディア工学科 教授 荒川 俊也 氏

■ 開催要領
日 時 :
2021年8月18日(水)10:30~16:30

会 場 : Zoomウェビナーを利用したLive配信  ※会場での講義は行いません
(聴講者のビデオはOFFに設定しています)
聴講料 :
1名につき55,000円(消費税込、資料付) 
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円(税込)〕

■ Live配信セミナーの受講について
・本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。

・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
 → https://zoom.us/test

・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
 セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。

・Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
 Webブラウザから視聴する場合は、Google Chrome、Firefox、Microsoft Edgeをご利用ください。

・パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。

・セミナー資料はお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
 お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。

・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。

・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。

・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。

・Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
 万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。



プログラム

【講演趣旨】 
近年,機械学習が流行となっており,様々な分野での導入や活用が進んでいます.その一方で,これまで機械学習の経験がない人にとっては,初期導入や初学に対して敷居を感じるのも事実です.本講演では,機械学習の知識や経験が無い方を対象として,機械学習の概論や,機械学習に必要な数学の知識から始まり,機械学習の基本的な手法,産業応用の事例などを網羅して説明します.この講演を通じて,機械学習の考え方とはさほど難しくないものなのだ,ということを感じ取って頂ければ幸いです.


【講演項目】
1.なぜ機械学習が流行しているのか?

2.機械学習概論

3.機械学習に必要な数学の知識
 3.1 確率・統計の基礎
 3.2 微分・積分
 3.3 線形代数
 3.4 最適化の基礎

4.機械学習について
 4.1 教師なし学習
  4.1.1 クラスタリング
  4.1.2 混合カウスモデル
  4.1.3 隠れマルコフモデル
 4.2 教師あり学習
  4.2.1 回帰分析
  4.2.2 ロジスティック解析
  4.2.3 決定木
  4.2.4 判別分析
  4.2.5 サポートベクタマシン
  4.2.6 ニューラルネットワーク
  4.2.7 ディープラーニング

5.機械学習の産業応用例

6.機械学習で注意すべきこと

7.まとめ

【質疑応答】


 
機械学習 AI 導入 セミナー

【講演趣旨】 
近年,機械学習が流行となっており,様々な分野での導入や活用が進んでいます.その一方で,これまで機械学習の経験がない人にとっては,初期導入や初学に対して敷居を感じるのも事実です.本講演では,機械学習の知識や経験が無い方を対象として,機械学習の概論や,機械学習に必要な数学の知識から始まり,機械学習の基本的な手法,産業応用の事例などを網羅して説明します.この講演を通じて,機械学習の考え方とはさほど難しくないものなのだ,ということを感じ取って頂ければ幸いです.


【講演項目】
1.なぜ機械学習が流行しているのか?

2.機械学習概論

3.機械学習に必要な数学の知識
 3.1 確率・統計の基礎
 3.2 微分・積分
 3.3 線形代数
 3.4 最適化の基礎

4.機械学習について
 4.1 教師なし学習
  4.1.1 クラスタリング
  4.1.2 混合カウスモデル
  4.1.3 隠れマルコフモデル
 4.2 教師あり学習
  4.2.1 回帰分析
  4.2.2 ロジスティック解析
  4.2.3 決定木
  4.2.4 判別分析
  4.2.5 サポートベクタマシン
  4.2.6 ニューラルネットワーク
  4.2.7 ディープラーニング

5.機械学習の産業応用例

6.機械学習で注意すべきこと

7.まとめ

【質疑応答】