セミナー


はじめてのディープラーニングを使った画像処理入門
~TensorFlowで始めるAI導入とビジネス応用~

開催主旨

 ここ数年、AI(Artificial Intelligence、人工知能)の応用が急速に進展しています。劇的な識別率の向上をもたらし、AI分野を発展させたのが、脳の働きからヒントを得た学習手法である「Deep Learning(ディープラーニング)」のアルゴリズムです。そして、このアルゴリズムの平易な実装のために、米Google社がオープンソースライブラリとして公開しているのが「TensorFlow(テンソルフロー)」です。公開以来、ユーザー数が爆発的に拡大しており、研究用途からビジネスユースまで様々な分野で利用されています。
 本セミナーでは、TensorFlow公式サイトでチュートリアルとして公開されている「MNIST For ML Beginners」をPC演習で体感し、ディープラーニングの仕組みを学びます。また、文字認識での応用例を通じて、ディープラーニングを使った画像検査システムを構築するための基礎を掴みます。
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【受講対象】
AI(人工知能)について概要を知りたい方
AIビジネスに興味がある方
TensorFlowについて概要を知りたい方
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※受講者の方は各自「Windows10」を実装したPCを持参のうえご参加ください。

概要

日時 2017年 9月 25日(月)10:00~17:00
会場 日刊工業新聞社 東京本社 セミナールーム
受講料

43,200円(テキスト代、税込)

※振込手数料は貴社でご負担願います。

主催 日刊工業新聞社
お問い合わせ先 日刊工業新聞社
大阪支社 事業出版部 セミナー係
TEL : 06-6946-3382
FAX : 06-6946-3389
E-mail : seminar-osaka@media.nikkan.co.jp

講師

早石 直広 氏

会場アクセス

日刊工業新聞社 東京本社
セミナールーム
東京都中央区
日本橋小網町14-1
住生日本橋小網町ビル
セミナー会場案内図

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プログラム

1.Deep Learningとは
1-1 AIって何?
1-2 そのAIは知的ですか?
1-3 AIには何が必要か?
1-4 ルールベースの人工知能
1-5 機械学習による識別と限界
1-6 Deep Learningによる識別率の向上と発展
1-7 Deep Learningのメカニズム
1-8 Deep Learningの問題点
1-9 最近の研究動向その1 GAN(Generative Adversarial Network)による画像生成
1-10 最近の研究動向その2 Deep Reinforcement Learning(深層強化学習)の特徴と応用
2.TensorFlowの導入
2-1 TensorFlowでできること
  画像認識/画像生成/音声認識/自然言語処理/ロボットの学習/医療診断など
  ニューラルネットとは
2-2 環境構築の方法と注意点
3.機械学習初心者のための手書き文字認識
3-1「MNIST」とは
3-2 画像認識の仕組み
3-3 ニューラルネットで手書き文字を認識
3-4 TensorFlowでの計算の考え方
3-5 実際に手書き文字を評価
3-6 実際に手書き文字を学習
3-7 ニューラルネットで手書き文字を識別
4.TensorFlowの応用例
4-1 AIシステムの捉え方
4-2 AIの応用例
4-3 原料検査/犯罪発生予測/過激派動画の削除/SNSリアルタイム速報/自動記事生成など
4-4 画像処理によるキュウリ仕分け
4-5 講師が取り組む研究プロジェクト
5.質疑応答

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