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AIをその場で解剖!機械学習実演会【新宿開催】~2時間で開発工程のキーポイントをお見せします~

ココに注目
  • ●人工知能を理解する上で必要不可欠な「学習」とは何か
  • ●人工知能の実装に使用される様々なツールについて
  • ●新規分野の開発に役立つAIの学習の基礎理論の概要について
講演者
ジャパニアス株式会社 AIP College人工知能講座 担当講師(工学博士:慶応大学)
内門 茂
Shigeru Uchikado

セミナー開催概要

日時 20191211日(水)
17:30 受付開始
18:00-19:30 講演+Q&A質問タイム
※セミナー終了後に情報交換会を開催予定です。講師や同好の士との交流の場としてご活用ください。
会場 AIP College|アイピーカレッジ教室内
〒163-0219 東京都新宿区西新宿2-6-1 新宿住友ビル19階
定員 40 ※お申込み受付は先着順となります。あらかじめご了承ください。
受講対象 ・年齢制限なし
・AIエンジニアを志す方
・人工知能を業務に生かしたい方
・最近AIや人工知能について学び始め、さらに理解を深めたい方
受講料 無料 「無料の理由(ワケ)」についてはこちら
備考 ◆筆記用具 ※必須
◆名刺二枚(お持ちの方のみ)
申込方法 専用Web申込みフォームにて受付
受講申込

セミナー講演内容

この度、AIP Collegeビジネス&テクノロジーセミナーシリーズにおいて初となる実演タイプのセミナーを開催いたします。独学でAIや人工知能について学び始めた方がさらに理解を深めるのに最適な内容であり、新規開発を目指す人の基礎にもなっております。「AIが動く瞬間が見たい!」「データ分析の方法や実際の挙動について知りたい」という方はぜひご参加ください。また、1日約2時間で完結するセミナーとなりますので、AIP Collegeの講座受講を検討されている方が雰囲気を体験されるのにもおすすめです。

【テーマ一覧】
1.まえがき
学習と言うキーワードに焦点を当てて解説する。様々なツールがある。(有料・無料)
(1) Python とAI
ツールと計算時間
(2) 開発・実装

2.解説する学習の概要
教師あり、教師なし、強化学習の特徴・利点欠点などを示す。

3.教師あり学習(回帰(予測)問題・分類問題)
(1) 概要
ニュラルネットワーク
学習則
畳み込みネットワーク(Deep Learning)
(2) DeepLearning
植物の品種分類(実演)
(3) 予測問題と故障(異常)検知問題

4.教師なし学習(クラスタリング)
(1) 概要
K-means法
(2) クラスタリングの例題
簡単な2次元データのクラスタリング例題

5.強化学習(マルコフ決定過程)
(1) 概要
マルコフ報酬過程とマルコフ決定過程(MDP)
数理計画とNP困難問題
MPD環境下の強化学習のQ-Learning
(2) Q値の例題
簡単なグラフでのQ値計算例

6.あとがき
実装・開発について

講演者プロフィール

講演者
ジャパニアス株式会社 AIP College人工知能講座 担当講師(工学博士:慶応大学)
内門 茂
Shigeru Uchikado

官公庁研究所、私立大学にて各種プログラム教育・研究・開発に従事。組込み開発、業務システム、Webシステムと多岐に渡り開発現場の最前線で活躍。現在はIT企業の技術顧問を担当。その傍ら、教育分野にも携わる事が多く、厚労省の職業訓練等で多くの講義を担当している。2019年2月よりAIP Collegeにおいて人工知能講座を担当。リピーターも多く、平日週末問わず受講生が集まる人気講師である。

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今後のセミナー開催予定

  • AIをその場で解剖!機械学習実演会【新宿開催】~2時間で開発工程のキーポイントをお見せします~

    開催日時2019年12月11日 17:30〜19:30
    講  師内門 茂
    募集中

過去のセミナー開催履歴