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機械学習概論/最終開発課題の説明 |
2時間 |
山田典一,牧允皓,中澤公貴,嶌田有希,児玉敏男,空閑俊文,清田馨一郎 |
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教師あり学習（回帰）アルゴリズムの考え方と実装 |
2時間 |
山田典一,牧允皓,中澤公貴,嶌田有希,児玉敏男,空閑俊文,清田馨一郎 |
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教師あり学習（分類）アルゴリズムの考え方と実装 |
2時間 |
山田典一,牧允皓,中澤公貴,嶌田有希,児玉敏男,空閑俊文,清田馨一郎 |
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データ前処理と次元削減 |
2時間 |
山田典一,牧允皓,中澤公貴,嶌田有希,児玉敏男,空閑俊文,清田馨一郎 |
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グループワーク |
2時間 |
山田典一,牧允皓,中澤公貴,嶌田有希,児玉敏男,空閑俊文,清田馨一郎 |
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AIプロジェクト演習 |
2時間 |
山田典一,牧允皓,中澤公貴,嶌田有希,児玉敏男,空閑俊文,清田馨一郎 |
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ハイパーパラメータ・チューニング |
2時間 |
山田典一,牧允皓,中澤公貴,嶌田有希,児玉敏男,空閑俊文,清田馨一郎 |
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最終開発課題・知識&技術テスト |
2時間 |
山田典一,牧允皓,中澤公貴,嶌田有希,児玉敏男,空閑俊文,清田馨一郎 |
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多層パーセプトロン 誤差逆伝播法 |
2時間 |
五木田和也,中村俊輔,藤原直樹,大下健史,谷一博之 |
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正則化 半教師あり学習・Dropout等 |
2時間 |
五木田和也,中村俊輔,藤原直樹,大下健史,谷一博之 |
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最適化 二次手法の近似・最適化戦略等 |
2時間 |
五木田和也,中村俊輔,藤原直樹,大下健史,谷一博之 |
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CNNの基礎 仕組みの理解と実装 |
2時間 |
五木田和也,中村俊輔,藤原直樹,大下健史,谷一博之 |
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CNNの各手法 VGG、GoogleNet、ResNet等 |
2時間 |
五木田和也,中村俊輔,藤原直樹,大下健史,谷一博之 |
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RNNの基礎 仕組みの理解と実装 |
2時間 |
五木田和也,中村俊輔,藤原直樹,大下健史,谷一博之 |
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Attention
Transformer, BERT など |
2時間 |
五木田和也,中村俊輔,藤原直樹,大下健史,谷一博之 |
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生成モデル VAE、GAN、DCGAN等 |
2時間 |
五木田和也,中村俊輔,藤原直樹,大下健史,谷一博之 |
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強化学習 価値反復法・方策勾配法・深層強化学習等 |
2時間 |
五木田和也,中村俊輔,藤原直樹,大下健史,谷一博之 |
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修了認定・知識テスト 技術テスト・優秀者の表彰 |
2時間 |
五木田和也,中村俊輔,藤原直樹,大下健史,谷一博之 |