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【セミナー開催のご案内】TensorFlowによるディープラーニング解説と実践 5月9日開催 主催：(株)シーエムシー・リサーチ
[17/04/12]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
ディープラーニングの基礎から、TensorFlowの機能および使い方、TensorFlowのディープラーニングを実現するコード記述スタイルの理解までを１日で！
先端技術情報や市場情報を提供している(株)シーエムシー・リサーチ（千代田区神田錦町： http://cmcre.com/ ）では、人工知能に関連するセミナーを行っております。このたび「TensorFlowによるディープラーニング解説と実践」と題するセミナーを、 講師に 清野克行 氏 (サイバースペース代表)をお迎えし、 2017年5月9日（火）10:30より、 『ちよだプラットフォームスクエア』5階503会議室（千代田区錦町）で開催いたします。 受講料は、 一般：49,000円（税込）、 弊社メルマガ会員： 44,000円（税込）、 アカデミック価格は35,000円となっております（受講料には昼食代・資料代を含みます）。
セミナーの詳細とお申し込みは、 弊社のHP（ http://cmcre.com/archives/26753/ ）で受け付けております。
質疑応答の時間もございますので、 是非奮ってご参加ください。
今やAI技術の主流となっているディープラーニングでは、ニューロンの働きを疑似的に多重化したニューラルネットワークを利用しています。本セミナーでは、AI技術の概要から始めてディープラーニングとはどのようなものなのか、そしてGoogle社のディープラーニング（深層学習）フレームワークであるTensorFlowの機能および使い方に解説を進めます。
その後、TensorFlowの稼働環境を構築して、稼働環境上でのサンプル実行とサンプル内容の解説へと進めていき、TensorFlowのディープラーニングを実現するコード記述スタイルが理解できるようにしていきます。
1）セミナーテーマ及び開催日時
テーマ：TensorFlowによるディープラーニング解説と実践
開催日時：2017年5月9日（火）10:30〜16:30
会 場：ちよだプラットフォームスクウェア 503会議室
〒101-0054 東京都千代田区神田錦町3-21
参 加 費：49,000円（税込） ※ 資料代・昼食代含
＊ メルマガ登録者は 44,000円（税込）
＊ アカデミック価格は 35,000円（税込）
講 師： 清野克行 氏 / サイバースペース代表
2）申し込み方法
シーエムシー・リサーチの当該セミナーサイト（ http://cmcre.com/archives/26753/ ）からお申し込みください。 折り返し、 聴講券、 会場地図、 請求書を送付いたします。
3）セミナープログラムの紹介
1 AI利用の現状
1.1 医療分野
1.2 ビジネス分野
1.3 パーソナル・アシスタント・システム
1.4 AI技術を構成する複数の流れ
1.5 TensorFlowの普及率は他を圧倒している
2 Python言語の基本
2.1 PythonとC言語
2.2 算術演算
2.3 データ型
2.4 リスト（List）
2.5 Dictionary
2.6 Boolean
2.7 for文
2.8 関数
2.9 クラス
2.10 Numpy
2.11 ブロードキャスト
3 ニューラルネットワーク
3.1 ニューラルネットワーク
3.2 ニューラルネットワークとその表現
3.3 コンピュータに人間のような学習をさせる
3.4 ニューロンはいつ発火するのか？ 活性化関数（activation function）
3.5 これまでの学習と深層学習（Deep Learning）
3.6 ニューラルネットワークの利点と欠点
4 パーセプトロン
4.1 単純パーセプトロン
4.2 単純パーセプトロンの限界
4.3 線形分離可能
4.4 線形、非線形の違い
4.5 線形関数と非線形関数
4.6 多層パーセプトロン
4.7 活性化関数
4.8 ステップ関数
4.9 シグモイド（sigmoid）関数
4.10 ステップ関数もシグモイド関数も非線形関数
4.11 3層ニューラルネットワークの実装
4.12 多次元配列の計算
4.13 行列の内積（ドット積）
4.14 出力層の設計
4.15 回帰問題(入力データから数値の予測 [?] 恒等関数)
4.16 分類問題(データがどのクラスに属するか [?] ソフトマックス関数)
4.17 ソフトマックス関数
4.18 ヘッブの法則
4.19 一つのニューロン内部の状態の表現
4.20 複数のニューロンの動きを考える
4.21 One-Hot-Vector
4.22 バックプロパゲーション（Backpropagation）誤差逆伝播法
4.23 最急降下法（勾配法）
5 TensorFlow
5.1 TensorFlowとは
5.2 TensorFLowが利用可能な用途
5.3 TensorFlowの利点と欠点
6 TensorFlowの実行環境構築
7 TensorFlowプログラミング
7.1 TensorFlowプログラミングの基本
7.2 TensorFlowでグラフを定義する
7.3 1つのニューロン層の場合
7.4 2層からなるグラフのプログラム
7.5 3層からなるグラフのプログラム
7.6 TensorFlowの変数
7.7 パラメーター（重みとバイアス）の最適化方法
7.8 ロジステック回帰サンプル
7.9 ロジスティック回帰（logistic regression）
8 TensorFlowサンプルプログラム
8.1 ニューラルネットワークのパラメータ最適化
8.2 相関と回帰の違いは何か？
8.3 損失関数（Loss Function）
8.4 Gradient descent 勾配降下法
8.5 線形回帰サンプル
8.6 シグモイド関数サンプル
8.7 CNN(畳み込みニューラルネットワーク)
8.8 MNIST for beginners
8.9 Softmax Regressions（ソフトマックス回帰）
8.10 Deep MNIST for Experts
8.11 Build a Multilayer Convolutional Network (多層畳み込みネットワークの構築)
8.12 CIFAR-10サンプルCIFAR-100
8.13 再帰型ニューラル・ネットワーク = RNN（Recurrent Neural Networks）
8.14 ディープ・ニューラルネットワーク = DNN（Deep Neural Networks）
4）講師のご紹介
清野克行 氏 / サイバースペース代表
【講師経歴】
慶應義塾大学工学部電子物理専攻卒。情報処理学会会員。日本IBM、日本HPで、製造・装置業を対象とした業務系・基幹業務系システムのSE/マーケティングや、分散アプリケーションによる社内業務システム開発などに携わる。
【活動内容】
サイバースペース代表。クラウドやRIA関連のソフト開発/書籍執筆/セミナー講師/コンサルティングなどを行なっている。
5）セミナー対象者や特典について
★ アカデミック価格：学校教育法にて規定された国、 地方公共団体、 および学校法人格を有する大学、 大学院の教員、 学生に限ります。
★ 2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合2人目は無料です。
●セミナー対象者
1）ニューラルネットワークによるディープラーニングについて、理論およびアプローチ方式について知りたい方
2）GoogleのTensorFlowでディープラーニングのプログラミングを行ってみたい方
3）TensorFlowを使用したディープラーニングプログラミングでどのような応用事例があるのか知りたい方
●セミナーで得られる知識
1）ディープラーニングについての理論の理解
2）TensorFlowを使用した、Python言語によるプログラム記述
3）TensorFlowの応用例
☆詳細とお申し込みはこちらから↓
http://cmcre.com/archives/26753/
６）関連セミナーのご案内
◎ データ処理から機械学習入門 一日速習セミナー
■開催日時：2017年5月11日（木）10:30〜16:30
■会 場：ちよだプラットフォームスクウェア 502会議室
〒101-0054 東京都千代田区神田錦町3-21
■受 講 料：49,000円（税込） ※ 資料代含
＊ メルマガ登録者は 44,000円（税込）
＊ アカデミック価格は 35,000円（税込）
☆詳細とお申込みはこちらから↓
http://cmcre.com/archives/27249/
以上
先端技術情報や市場情報を提供している(株)シーエムシー・リサーチ（千代田区神田錦町： http://cmcre.com/ ）では、人工知能に関連するセミナーを行っております。このたび「TensorFlowによるディープラーニング解説と実践」と題するセミナーを、 講師に 清野克行 氏 (サイバースペース代表)をお迎えし、 2017年5月9日（火）10:30より、 『ちよだプラットフォームスクエア』5階503会議室（千代田区錦町）で開催いたします。 受講料は、 一般：49,000円（税込）、 弊社メルマガ会員： 44,000円（税込）、 アカデミック価格は35,000円となっております（受講料には昼食代・資料代を含みます）。
セミナーの詳細とお申し込みは、 弊社のHP（ http://cmcre.com/archives/26753/ ）で受け付けております。
質疑応答の時間もございますので、 是非奮ってご参加ください。
今やAI技術の主流となっているディープラーニングでは、ニューロンの働きを疑似的に多重化したニューラルネットワークを利用しています。本セミナーでは、AI技術の概要から始めてディープラーニングとはどのようなものなのか、そしてGoogle社のディープラーニング（深層学習）フレームワークであるTensorFlowの機能および使い方に解説を進めます。
その後、TensorFlowの稼働環境を構築して、稼働環境上でのサンプル実行とサンプル内容の解説へと進めていき、TensorFlowのディープラーニングを実現するコード記述スタイルが理解できるようにしていきます。
1）セミナーテーマ及び開催日時
テーマ：TensorFlowによるディープラーニング解説と実践
開催日時：2017年5月9日（火）10:30〜16:30
会 場：ちよだプラットフォームスクウェア 503会議室
〒101-0054 東京都千代田区神田錦町3-21
参 加 費：49,000円（税込） ※ 資料代・昼食代含
＊ メルマガ登録者は 44,000円（税込）
＊ アカデミック価格は 35,000円（税込）
講 師： 清野克行 氏 / サイバースペース代表
2）申し込み方法
シーエムシー・リサーチの当該セミナーサイト（ http://cmcre.com/archives/26753/ ）からお申し込みください。 折り返し、 聴講券、 会場地図、 請求書を送付いたします。
3）セミナープログラムの紹介
1 AI利用の現状
1.1 医療分野
1.2 ビジネス分野
1.3 パーソナル・アシスタント・システム
1.4 AI技術を構成する複数の流れ
1.5 TensorFlowの普及率は他を圧倒している
2 Python言語の基本
2.1 PythonとC言語
2.2 算術演算
2.3 データ型
2.4 リスト（List）
2.5 Dictionary
2.6 Boolean
2.7 for文
2.8 関数
2.9 クラス
2.10 Numpy
2.11 ブロードキャスト
3 ニューラルネットワーク
3.1 ニューラルネットワーク
3.2 ニューラルネットワークとその表現
3.3 コンピュータに人間のような学習をさせる
3.4 ニューロンはいつ発火するのか？ 活性化関数（activation function）
3.5 これまでの学習と深層学習（Deep Learning）
3.6 ニューラルネットワークの利点と欠点
4 パーセプトロン
4.1 単純パーセプトロン
4.2 単純パーセプトロンの限界
4.3 線形分離可能
4.4 線形、非線形の違い
4.5 線形関数と非線形関数
4.6 多層パーセプトロン
4.7 活性化関数
4.8 ステップ関数
4.9 シグモイド（sigmoid）関数
4.10 ステップ関数もシグモイド関数も非線形関数
4.11 3層ニューラルネットワークの実装
4.12 多次元配列の計算
4.13 行列の内積（ドット積）
4.14 出力層の設計
4.15 回帰問題(入力データから数値の予測 [?] 恒等関数)
4.16 分類問題(データがどのクラスに属するか [?] ソフトマックス関数)
4.17 ソフトマックス関数
4.18 ヘッブの法則
4.19 一つのニューロン内部の状態の表現
4.20 複数のニューロンの動きを考える
4.21 One-Hot-Vector
4.22 バックプロパゲーション（Backpropagation）誤差逆伝播法
4.23 最急降下法（勾配法）
5 TensorFlow
5.1 TensorFlowとは
5.2 TensorFLowが利用可能な用途
5.3 TensorFlowの利点と欠点
6 TensorFlowの実行環境構築
7 TensorFlowプログラミング
7.1 TensorFlowプログラミングの基本
7.2 TensorFlowでグラフを定義する
7.3 1つのニューロン層の場合
7.4 2層からなるグラフのプログラム
7.5 3層からなるグラフのプログラム
7.6 TensorFlowの変数
7.7 パラメーター（重みとバイアス）の最適化方法
7.8 ロジステック回帰サンプル
7.9 ロジスティック回帰（logistic regression）
8 TensorFlowサンプルプログラム
8.1 ニューラルネットワークのパラメータ最適化
8.2 相関と回帰の違いは何か？
8.3 損失関数（Loss Function）
8.4 Gradient descent 勾配降下法
8.5 線形回帰サンプル
8.6 シグモイド関数サンプル
8.7 CNN(畳み込みニューラルネットワーク)
8.8 MNIST for beginners
8.9 Softmax Regressions（ソフトマックス回帰）
8.10 Deep MNIST for Experts
8.11 Build a Multilayer Convolutional Network (多層畳み込みネットワークの構築)
8.12 CIFAR-10サンプルCIFAR-100
8.13 再帰型ニューラル・ネットワーク = RNN（Recurrent Neural Networks）
8.14 ディープ・ニューラルネットワーク = DNN（Deep Neural Networks）
4）講師のご紹介
清野克行 氏 / サイバースペース代表
【講師経歴】
慶應義塾大学工学部電子物理専攻卒。情報処理学会会員。日本IBM、日本HPで、製造・装置業を対象とした業務系・基幹業務系システムのSE/マーケティングや、分散アプリケーションによる社内業務システム開発などに携わる。
【活動内容】
サイバースペース代表。クラウドやRIA関連のソフト開発/書籍執筆/セミナー講師/コンサルティングなどを行なっている。
5）セミナー対象者や特典について
★ アカデミック価格：学校教育法にて規定された国、 地方公共団体、 および学校法人格を有する大学、 大学院の教員、 学生に限ります。
★ 2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合2人目は無料です。
●セミナー対象者
1）ニューラルネットワークによるディープラーニングについて、理論およびアプローチ方式について知りたい方
2）GoogleのTensorFlowでディープラーニングのプログラミングを行ってみたい方
3）TensorFlowを使用したディープラーニングプログラミングでどのような応用事例があるのか知りたい方
●セミナーで得られる知識
1）ディープラーニングについての理論の理解
2）TensorFlowを使用した、Python言語によるプログラム記述
3）TensorFlowの応用例
☆詳細とお申し込みはこちらから↓
http://cmcre.com/archives/26753/
６）関連セミナーのご案内
◎ データ処理から機械学習入門 一日速習セミナー
■開催日時：2017年5月11日（木）10:30〜16:30
■会 場：ちよだプラットフォームスクウェア 502会議室
〒101-0054 東京都千代田区神田錦町3-21
■受 講 料：49,000円（税込） ※ 資料代含
＊ メルマガ登録者は 44,000円（税込）
＊ アカデミック価格は 35,000円（税込）
☆詳細とお申込みはこちらから↓
http://cmcre.com/archives/27249/
以上
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