ディープラーニングの基礎と実践例～ディープラーニングで何ができるか・できないか

※現在、この講座の申し込みは
行っていません。

• 講座詳細

  【講座概要】
  AIは、今後の我々の生活を豊かにするためのキーテクノロジーとして期待されており、いろいろな分野でAIを活用した様々なサービスが生まれています。
  AIは、過去に起こった様々な事象に基づいて、これから起こることを予測・判別します。“過去のデータから学ぶ”ことで、予測や判断に必要な法則やルールを事前に取得することがとても重要となります。
  本講座では、“過去のデータから学ぶ”ための中心的な技術である、ディープラーニング（深層学習）について、わかりやすく解説します。近年、ディープラーニングは、新聞の一般紙や雑誌等にも取り上げられるようになりましたが、その仕組みをしっかり理解されている方はまだ少ないのではないでしょうか。そのような方々を対象に、１回目の講義では、ディープラーニングの基礎について、ニューラルネットワークの専門家が解説します。２回目、３回目の講義では、ディープラーニングの応用例として映像の認識と経営などに関する識別問題を取り上げ、ディープラーニングでできること（あるいはできないこと）は何かについて、第一線の研究者が説明します。
  
  
  【キャンセルポリシー】
  キャンセル料は受講申し込み完了後から発生しますので、ご注意ください。必ず、受講お申し込み前に東京理科大学オープンカレッジ受講規約でご確認ください。
  
  【講座スケジュール】
  2020/11/13(金) ディープラーニングの仕組みを理解する（講師：長谷川 幹雄）
  2020/11/20(金) ディープラーニングで映像を認識する（講師：杉村 大輔）
  2020/11/27(金) ディープラーニングで経営などに関する識別問題を扱う（講師：保坂 忠明）

• 備考

  クラス：Leader & Staff
  受講対象：課長クラス、管理職志望層、社会人全般、大学生

• 講師陣

  名前	長谷川 幹雄
  肩書き	東京理科大学　工学部　電気工学科　教授
  プロフィール
  名前	杉村 大輔
  肩書き	東京理科大学　工学研究科　電気工学専攻　客員准教授
  プロフィール
  名前	保坂 忠明
  肩書き	東京理科大学　経営学部　経営学科　准教授
  プロフィール