コースコード:AI04B

パターン認識特論(1.3日間)

最新の開催情報

受講料
88,000円 80,000円
講習日数
1.3日間

コース概要

近年、ディープラーニングなどのAIが大きな進歩を遂げ、社会に様々な価値を生み出しています。本研修では、AIのベースとなるパターン認識の基礎理論を体系的に学び、これまで提案されてきた様々なパターン認識手法を俯瞰的かつ統一的に理解することを目指します。

開催形式
遠隔ライブ研修
研修サービス
テキスト

前提知識

以下のすべての条件を満たしている方
  • パターン認識手法に関する基礎知識、大学学部レベルの線形代数、微分積分、確率統計の知識およびスキル

到達目標

  • AIベースとなるパターン認識の基礎理論および各種パターン認識手法を理論的に説明できる

講師からのメッセージ

こんな方にお勧めです
 - AIのベースとなるパターン認識の基礎理論を体系的に理解したい方
 - アルゴリズムの理論まで理解した上で、モデルを構築したい方
 - データサイエンティスト上級者/研究者を目指す方

講義時間は1.5時間×5日間=7.5時間となります。日数は連続ではございません。詳しくは日程の備考欄をご確認ください。

研修コースマップ

デジタルトランスフォーメーション(DX)

コース内容

1日目
AM
1.ベイズ決定理論、精度の評価方法
・ベイズ決定理論、精度の評価方法
PM
2日目
AM
2.最尤推定とベイズ推定(正規分布)
・最尤推定とベイズ推定(正規分布)
PM
3日目
AM
3.EMアルゴリズム
・混合正規分布
・K-means法
PM
4日目
AM
4.損失最小化
・サポートベクトルマシン
・学習ベクトル量子化
・アダブースト
PM
5日目
AM
5.二乗誤差最小化
・多層パーセプトロン
・畳み込みニューラルネットワーク
・深層学習
PM
本研修は、パターン認識の理論を体系的に学び、これまで提案されてきた様々なパターン認識手法を俯瞰的かつ統一的に理解することを目指します。したがって、パターン認識手法に関する知識をある程度習得している人(関連する研修を受けたことのある人)を対象としており、決してパターン認識の入門ではないことにご注意ください。数式をメインとした講義になるので、線形代数、微分積分、確率統計の基本的な知識およびスキル(大学学部レベル)を有することを前提としています。

1日目ではパターン認識の基礎理論であるベイズ決定理論を解説し、識別器の設計方法として、1)確率密度関数を推定することで間接的に事後確率を求める方法、2)関数近似によって事後確率を推定する方法、3)損失を最小化する決定領域を直接推定する方法、の3つに大別されることを講義します。

2日目以降は、この3つの手法について具体的に解説します。1)として、正規分布に対する最尤推定とベイズ推定、混合正規分布に対するEMアルゴリズムとその簡素化であるK-means法を解説します。2)として、二乗誤差最小化に基づくニューラルネットモデルである多層パーセプトロン、畳み込みニューラルネットワーク、および近年ブームになっている深層学習(ディープラーニング)を解説します。3)として、損失最小化に基づく手法であるサポートベクトルマシン、学習ベクトル量子化、アダブーストを解説します。

教材サンプル

お客様の声

一般のSEにとっては、このような技術習得はほかに自学するしか方法がないので、このような講義があるのは大変ありがたいです。式を追っていくのは本当に大変なのですが、もっと大変なのは式のもつ意味あいを理解することで、それが講義の中でコメントで触れられていたのは助かります。

留意事項・備考

■参考URL
NECアカデミー for AI

■遠隔ライブ受講について■

<■本コース受講にあたっては、事前の準備が必須となります。>

お申込みの前に、事前準備をご確認ください。また、ご受講の際は、研修開始前までにご準備ください。

◎事前準備

◆遠隔ツール :Zoom
Zoomに関する準備手順は、Zoom受講マニュアルよりご確認ください。

※本研修ではZoomの機能中、「チャット」、「名前の変更」を使用いたします。

また、Zoomの利用に際し、下記が必要となりますので、あらかじめご用意ください。

  1.インターネットに直接接続ができるPC
  2.Zoomで使用可能なマイク(質問用として使用することがあります)
  3.Zoomで使用可能なWebカメラ ※推奨

◆教材 :電子教材
研修開始7日前以降に送付いたします。
※本研修では、電子テキスト+Zoom講師画面共有での説明が行われるため、サブディスプレイのご利用をお勧めいたします(必須ではありません)。

◆グループワーク:無し

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本研修はNEC アナリティクスコンサルティング統括部との連携案件となります。
そのため、受講者データを同事業部と共有させていただきます。
共有する情報は、本アンケートにご記入頂いた回答、受講コース名、会社名、所属、お名前、電話番号、E-mailアドレス、職種の項目になります。

講義時間は1.5時間×5日間=7.5時間となります。日数は連続ではございません。詳しくは日程の備考欄をご確認ください。

開催スケジュール詳細・お申込

「カートに追加」欄の追加をクリックすると、web申込が可能です。
申込期限およびキャンセル期限は、各締切日の16:30です。

◎・・・6名様以上、空いております。
○・・・1~5名様の空きがございます。
△・・・キャンセル待ちとなります。(ただし、備考欄に注記がある場合はキャンセル待ちではありませんので、注記をご参照ください)
空席状況は定期的に更新しています。◎○でも、既に満席の場合はご了承下さい。詳細な空席状況は研修申込センターにお問い合せください。

地区 開催番号 会場名 開始日~
終了日
日数 講習時間 申込締切日 空席
状況
備考 カートに
追加
キャンセル締切日
遠隔ライブ AI04B001K 遠隔ライブ研修 2024/08/21~
2024/09/18
1.3日間 10:30~
12:00
2024/08/15
2024/08/15