1.人工知能と機械学習
(1)人工知能について
(2)機械学習とその応用
2.統計的機械学習
(1)教師なし学習とその応用
(2)教師あり学習とその応用
3.ニューラルネットワーク
(1)相互結合型NNと階層型NN
(2)深層学習(ディープラーニング)
4.進化的機械学習
(1)進化計算法の原理と手法
(2)最近の進化計算法の手法
(3)進化的機械学習とは?
5.機械学習の応用
(1)画像認識への応用
(2)自動車の自動運転への応用
(3)ルールの自動獲得とその応用
(4)自律エージェントへの応用
(5)産業応用と機械学習の今後
6.まとめ
(1)質疑応答・まとめ
≪担当予定講師≫
横浜国立大学大学院 環境情報研究院 教授 長尾 智晴
コース番号 VX231 【オンライン】 統計的・進化的機械学習に基づく知能化技術
訓練日程
11/8(水)、11/10(金)
実施時間帯
11/8 10:00〜16:45(オンライン)
11/10 10:00〜16:45(集合研修)
(昼休憩45分)
11/10 10:00〜16:45(集合研修)
(昼休憩45分)
総訓練時間
12時間
受講料
21,500円
定員
14名
対象者
〜人工知能と機械学習について学ぶことができます〜
機械学習を産業用画像認識の構築・高付加価値化を検討されている方
≪訓練内容の概要≫
機械学習技術の転用による産業用画像認識の高付加価値化をめざして、機械学習の原理と本質を理解するとともに、高度な欠陥検査・物体認識などの産業応用の具体的な実現方法を実習を通して習得します。
≪前提知識≫
画像処理・認識技術に関する基礎知識
機械学習を産業用画像認識の構築・高付加価値化を検討されている方
≪訓練内容の概要≫
機械学習技術の転用による産業用画像認識の高付加価値化をめざして、機械学習の原理と本質を理解するとともに、高度な欠陥検査・物体認識などの産業応用の具体的な実現方法を実習を通して習得します。
≪前提知識≫
画像処理・認識技術に関する基礎知識
訓練内容

使用機器・教材
パソコン、画像認識ツール
持参品・服装
実施場所
高度ポリテクセンター
備考