2019年11月21日(木) 13:00~17:00

MATLAB AIセミナー ~機械学習の従来法から強化学習まで~

 



  • 会場:九州大学情報基盤研究開発センター[伊都] 2階 多目的教室
  • 主催:九州大学
  • 出演者など
  • 概要:

    MATLAB AIセミナー ~機械学習の従来法から強化学習まで~


    講演会等
    伊都キャンパス

    申込受付中


    MATLAB AIセミナー ~機械学習の従来法から強化学習まで~






    対象

    一般向け、高校生向け、小・中学生向け、在学生・教職員向け


    開催日時

    2019.11.21 (木) 13:00 ~ 2019.11.21 (木) 17:00


    開催場所

    伊都キャンパス


    会場名
    九州大学情報基盤研究開発センター[伊都] 2階 多目的教室



    定員

    先着  
    50名



    参加費

    無料


    イベント詳細
    ■MATLAB AIセミナー ~機械学習の従来法から強化学習まで~
    日時:11月21日(木) 13:00~17:00
    場所:九州大学情報基盤研究開発センター[伊都] 2階 多目的教室
    対象:・MATLABをこれから利用される方
       ・機械学習、強化学習を活用する計算を検討されている方
       ・信号処理・画像処理のディープラーニングに興味がある方
    内容:(座学形式です。PCは使用しません)
    Session 1: 13:00~14:30 
    《強化学習のためのAI技術の基礎の理解と実装》
    AI技術の進化は日々目覚ましく、新しい技術にキャッチアップすることは容易ではあ
    りません。しかしながら、ほとんどの場合、そのような新技術も基礎となる部分を少
    し改良したに過ぎず、基礎の理解があれば直ぐに対応が可能です。本セッションでは
    AI技術の基礎部分の原理と実装の方法をバランス良く学習し、最後に強化学習を理解
    することが目標です。ツールは使えるが、いまいち機械学習の原理の理解ができてい
    ない方や、基礎から機械学習をスタートさせたい方向けです。

    Session 2: 14:40~16:10 
    《信号処理・画像処理アプリケーションのためのAI技術》
    ディープラーニングを用いたAI技術の実用例は多岐にわたり、自動運転におけるオブ
    ジェクト検出、医療画像からの疾病診断、製品検査工程における目視検査の自動化等
    に応用されています。また、画像データだけでなく、音声信号、生体信号、センサー
    信号等の一次元時系列データについても、様々な応用例が紹介され、実用化が進んで
    います。本講演では、信号処理や画像処理において実績のあるMATLABを用いて、時系
    列データや画像データに対する様々な例題を、デモンストレーションを交えてご紹介
    します。

    技術相談会: 16:10~17:00
    セミナー後、講師(MathWorksエンジニア)にMATLAB/Simulinkについてご不明な点や
    、現在の研究でどのように役立てたらよいか等の質問を受け付けます。

    定員:50名
    締切:11月14日(木)


    申込方法

    事前申し込みの必要あり
    [E-mail] ※参加を希望される方は
     九州大学 情報統括本部 HPC事業室
    E-mail: zenkoku-kyodo(at)iii.kyushu-u.ac.jp ※(at)は@に置き換え
    宛に以下のの書式を使用してお申し込みください。
    電子メールのタイトルは「講習会申込み」としてください。
    ---------------------------------------------------------------------
    情報基盤研究開発センター講習会申込書 (電子メール用)

    講習会名: [11/21] MATLAB AIセミナー

    氏名:
    職名:
    所属:
    電話番号:
    E-mail:
    ---------------------------------------------------------------------
    ※本書式に記入された個人情報は講習会開催にかかる事務処理にのみ利用します。

    申込受付期間

    2019.10.11 (金) - 2019.11.14 (木)



    お問合せ先

    担当:九州大学 情報統括本部 HPC事業室Mail:request★iii.kyushu-u.ac.jp※メールアドレスの★を@に変更してください。

    ホームページ


    https://www.cc.kyushu-u.ac.jp/scp/users/news/2019/470.html


  • 申し込みなどの詳細

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