実習・MATLABによる数学＆図解でディープ・ラーニング（2日コース）
実習・MATLABによる数学＆図解でディープ・ラーニング（2日コース）
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【開催日】2025年2月19日(水) ～ 2025年2月20日(木) 10:00-17:00 2日コース
【セミナNo.】ES24-0137 【受講料】50,000円(税込)
【会場】東京・巣鴨 CQ出版社セミナ・ルーム [地図]
【セミナNo.】ES24-0137 【受講料】50,000円(税込)
【会場】東京・巣鴨 CQ出版社セミナ・ルーム [地図]
AIを使った開発で特につまずきやすいのは，学習モデルの構築だと思います．十分な知識がないまま学習モデルを構築しようとすると，うまく構築できるかどうかが運任せになってしまいがちです．
本セミナは2025年1月号でキーとなる内容を2日間のハンズオンで行います．ブラックボックスになりがちなディープ・ラーニングの仕組みについて，数学の観点からメカニズムを解説します．また，実際にモデルをフルスクラッチで実装することにより，手を動かしながら理解します．
本セミナではオンライン版でないMATLABのライセンスをCQ出版で用意したPCで動作させます．このため，ストレスなく手ぶらで参加いただけます．なお，USBメモリを用意頂ければ受講した内容は電子版の講義内容と共にお持ち帰りできます．
本セミナは2025年1月号でキーとなる内容を2日間のハンズオンで行います．ブラックボックスになりがちなディープ・ラーニングの仕組みについて，数学の観点からメカニズムを解説します．また，実際にモデルをフルスクラッチで実装することにより，手を動かしながら理解します．
本セミナではオンライン版でないMATLABのライセンスをCQ出版で用意したPCで動作させます．このため，ストレスなく手ぶらで参加いただけます．なお，USBメモリを用意頂ければ受講した内容は電子版の講義内容と共にお持ち帰りできます．
【CQTV CQ出版社 公式チャンネル】
Interface 2025年1月号『数学＆図解でディープ・ラーニング』
お勧めとポイント【前編】のご紹介です！
【CQTV CQ出版社 公式チャンネル】
Interface 2025年1月号『数学＆図解でディープ・ラーニング』
お勧めとポイント【後編】のご紹介です！
〔1日目〕
◆ MATLAB/Simulinkによるニューロンの予測と学習
・1入力から3入力の特性
・学習のカラクリ
◆ MATLABを使った必要数学
・離散微分・偏微分
・チェインルール
◆ CNN：畳み込みニューラルネットワークの予測と学習
・画像データの予測
・転移学習の位置づけと実験
〔2日目〕
◆MATLABを使った必要数学
・ベクトル演算，行列演算
・ベクトル解析と学習手法の理解
◆CNNの学習のカラクリ
・回帰と分類の損失関数の特性
・バックプロパゲーションのカラクリ
◆フルスクラッチによるディープラニングモデルの構築
・分類モデルの構築と特性
・回帰モデルの構築と特性
●対象聴講者
・これからディープラーニングを使って画像や実験データを学習させたい方
（社会人，大学生・大学院生）
・ディープラーニングを行ったがうまくいかず，カラクリを学びたい方
・大学初等の数学（偏微分，ベクトル解析，行列）をMATLABを使って学び直し，
どのように数学が役立っているか実感したい方
・MATLAB/Simulinkによるモデルベース開発の基礎を学びたい方，教職員の方
●講演の目標
・ディープラーニングのカラクリを数式を使って説明できる
・MATLAB/Simulinkを使ってニューラルネットワークの基本的なモデル構築が行える
◆ MATLAB/Simulinkによるニューロンの予測と学習
・1入力から3入力の特性
・学習のカラクリ
◆ MATLABを使った必要数学
・離散微分・偏微分
・チェインルール
◆ CNN：畳み込みニューラルネットワークの予測と学習
・画像データの予測
・転移学習の位置づけと実験
〔2日目〕
◆MATLABを使った必要数学
・ベクトル演算，行列演算
・ベクトル解析と学習手法の理解
◆CNNの学習のカラクリ
・回帰と分類の損失関数の特性
・バックプロパゲーションのカラクリ
◆フルスクラッチによるディープラニングモデルの構築
・分類モデルの構築と特性
・回帰モデルの構築と特性
●対象聴講者
・これからディープラーニングを使って画像や実験データを学習させたい方
（社会人，大学生・大学院生）
・ディープラーニングを行ったがうまくいかず，カラクリを学びたい方
・大学初等の数学（偏微分，ベクトル解析，行列）をMATLABを使って学び直し，
どのように数学が役立っているか実感したい方
・MATLAB/Simulinkによるモデルベース開発の基礎を学びたい方，教職員の方
●講演の目標
・ディープラーニングのカラクリを数式を使って説明できる
・MATLAB/Simulinkを使ってニューラルネットワークの基本的なモデル構築が行える
【受講者が持参するもの】
本セミナで必要なライセンスやサンプルモデルが入ったPCを事務局で用意しております．このため，特に受講者が持参するものはありませんが，USBメモリをお持ち頂ければ，セミナで使ったモデルやデータ等自由にコピーして頂くことができます．
また，MATLABのライセンスが入ったPCを持参して頂いても結構ですが，MATLABのバージョンは，2024a 以上でお願いいたします．
本セミナで必要なライセンスやサンプルモデルが入ったPCを事務局で用意しております．このため，特に受講者が持参するものはありませんが，USBメモリをお持ち頂ければ，セミナで使ったモデルやデータ等自由にコピーして頂くことができます．
また，MATLABのライセンスが入ったPCを持参して頂いても結構ですが，MATLABのバージョンは，2024a 以上でお願いいたします．
【講師】
新井 正敏 氏〔埼玉大学大学院 理工学研究科 教授，博士(工学）〕
新井 正敏 氏〔埼玉大学大学院 理工学研究科 教授，博士(工学）〕
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