技術者・研究者向けセミナーの紹介
最新ニューラルネットワーク・サポートベクターマシンの基礎と応用
～PC実習付～
会 場 :（株）日本テクノセンター研修室 【東京・新宿区】
日 時 : 平成22年3月3日(水) 13:00～17:00、 4日(木) 9:30～16:30
【講座の内容】
【受講対象】
・画像認識、文字認識、音声認識、パターン認識に携わる技術者、研究者
・機械学習、人工知能に携わる技術者、研究者
・認知科学、脳科学に携わる技術者、研究者
・データマイニングに携わる技術者、研究者
・サポートベクターマシン、遺伝的アルゴリズム、ニューラルネットワークの基礎を学びたい方。
・ソフトウェアコンピューティングのテクニックを身に付けたい方。
【予備知識】
・予備知識は特に必要としません。
【修得知識】
・ニューラルネットワーク、ソフトコンピューティングの考え方が理解できる。
・ニューラルネットワーク、ソフトコンピューティングのテクニックが習得できる。
・サポートベクターマシン、ニューラルネットワークの具体的なアルゴリズム
・サポートベクターマシン、ニューラルネットワークの応用例
【講師の言葉】
パターン認識、最適化、時系列解析などに使用されている、サポートベクターマシン、遺伝的アルゴリズム、ニューラルネットワークなどは相互に関連した特徴を持ち、総称して、ソフトコンピューティングと呼ばれている。工学、金融などさまざまな分野で使用され、実用的なツールとして役立っています。
本セミナーは、初心者にも理解できるように構成しました。各種の手法の基礎からその利用方法にいたるまで、実習をまじえて、一貫した手順を学び、さらに、具体的なデータを用いた演習を通じてノウハウを蓄積し、習得できるようにします。
セミナーでは、時間的制約にため、簡単にプログラムが組めるソフトウェアパッケージ(Mathematica+Neural Networks)を用いて進めます。初めての方はもちろんある程度実務経験のある方にも有用なセミナーになると思います。
【プログラム】
Ⅰ．ソフトコンピューティング
1．ソフトコンピューティングとは
2．関数近似とパターン認識(識別)
3．ニューラルネットワーク
4．展望
Ⅱ．サポートベクターマシン
1．パーセプトロンの線形分離機能
2．サポートベクターマシンとは
3．カーネルの設計
a．線形な識別関数
b．非線形なカーネルへの拡張
4．ニューラルネットワークとの関係
5．具体的なアルゴリズム
6．例1:関数近似
7．例2:識別
8．いくつかの応用事例
Ⅲ．ニューラルネットワーク
1．ニューラルネットワークとは
2．パーセプトロン
3．階層型ニューラルネットワーク
4．動径関数ネットワーク
5．SOM
6．具体的なアルゴリズム
7．学習と性能評価
a．アルゴリズムの設計
b．学習誤差と汎化
8．例1:関数近似
9．例2:時系列データの予測
10．いくつかの応用事例