ヘッダー

人工知能の要素技術として作られた機械学習。IoT関連機器から発生するセンサーデータやログなどの大量データからパターンやルール、予測、を生み出す技術として今注目を集めています。本講座では機械学習の種類を体系的に紹介していき、機械学習を用いたビジネスアプローチ方法にはどういったものがあるのか学んでいきます。

事前登録は終了いたしました。

参加をご希望の方は直接会場にお越しください。

六本木ヒルズ森タワー49階のアカデミーヒルズ 総合受付でお申込みいただけます。

申し込みは終了しました

講義概要

  • ● 機械学習の概要並びに個別の領域での各ビジネスでの活用について解説します。
  • ● 課題パターンにあわせた機械学習手法と今後注目される手法について解説いたします。 線形分類器、アンサンブル学習、クラスタリング、多腕バンディット、Deep Learning、など

講師

海野 裕也 氏 Preferred Networks 知的情報処理事業部 事業部長
2008年東京大学大学院修士課程修了。同年日本アイ・ビー・エム(株)入社。東京基礎研究所配属。2011年(株)Preferred Infrastructure入社。2016年(株)Preferred Networks入社。自然言語処理、テキストマイニング、機械学習の研究開発に従事。オープンソースの深層学習フレームワークChainerのコミッター。著書に「オンライン機械学習」(講談社、共著)

講義概要

日時 7月27日 10:00~13:00

受講料 通常価格:65,000円(税込)

会場 六本木アカデミーヒルズ D3 WEEK 2017 の会場内で開催します
(東京都港区六本木6丁目10―1六本木ヒルズタワー49階)

定員 30名(最少開催人数 10名)
※参加申込者が最少開催人数に達しない場合は、開催を中止させていただくことがあります

本講座受講の方は、本講座開催日に限り、D3 WEEK 2017内で開催される有料・無料セッションに参加できます。

? D3 WEEK 2017の詳細はこちら

事前登録は終了いたしました。

参加をご希望の方は直接会場にお越しください。

六本木ヒルズ森タワー49階のアカデミーヒルズ 総合受付でお申込みいただけます。