コース概要

テクノロジーの現状

  • 使用されるもの
  • 潜在的に使用される可能性があるもの

ルールベースのAI

  • 意思決定の簡素化

Machine Learning

  • 分類
  • クラスタリング
  • Neural Networks
  • Neural Networksの種類
  • 実例の紹介とディスカッション

Deep Learning

  • 基本的な語彙
  • Deep Learning を使用する場合と使用しない場合
  • 計算リソースとコストの見積もり
  • Deep の非常に短い理論的背景 Neural Networks

実際はDeep Learning(主にTensorFlowを使用)

  • データの準備
  • 損失関数の選択
  • ニューラルネットワーク上で適切なタイプを選択する
  • 精度 vs スピードとリソース
  • トレーニングニューラルネットワーク
  • 効率と誤差の測定

使用例

  • 異常検知
  • 画像認識
  • ADAS

要求

参加者はプログラミングの経験(言語は問わない)とエンジニアとしての素養が必要だが、コース中にコードを書く必要はない。

  14 時間
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

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