講演概要

CD-026月7日(水) 13:00-14:20

エンジニアなら知っていたい機械学習のいろは ~数学に詳しくなくても使えた分析事例~

Essential machine learning for engineers

  • ■デジタルトランスフォーメーション
    ■セキュリティ
    ■インフラ・ネットワーク
  • 概要
    AIやビッグデータに大きな期待を抱いている上司やお客様から、「人工知能で何かできないの?」などと問われて困っている企画担当やエンジニアの皆さんはいらっしゃいませんでしょうか?

    本セッションは、そのような方々にむけて、実務でも機械学習に深く関わり、またコミュニティ活動としても勉強会を開催しているスピーカー陣から、実践的に助言します。まず「AIの基盤となっている機械学習を、どのように理解・勉強していけばいいのか?」についての説明ののち、具体的な事例として『TensorFlow』を用いた分析を複数デモします。

    AIや機械学習で「できること」と「できないこと」を、帰るときにはなんとなく理解できるようになっていただくセッションです。
    1:機械学習の理解法・勉強法

    2:『TensorFlow』を使った分析事例

    3:総括: 機械学習・AIで、できること/できないこと
  • 講演者
    ■チェア
    石塚 宏紀
    KDDI研究所 グリーンクラウド部門 データマイニング応用グループ
    研究主査
    ■スピーカー
    下田 倫大
    (株)ブレインパッド
    Machine Learning
    Deep Learning
    Product Management
    ■スピーカー


    ■スピーカー


    ■スピーカー


    ■スピーカー


    ■スピーカー


    ■スピーカー


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