教育
AI機械学習セミナーを開催
第一講 機械学習概述
機械学習基本概念
機械学習歴史
機械学習アルゴリズム分類
機械学習運用流れ
機械学習とビッグデータ
第二講 パーセプトロンとSVM
パーセプトロン
損失関数
パーセプトロン双対表現
SVM
カーネル法
第三講 ニューラルネットワーク
Sigmoidパーセプトロン
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワーク損失関数
勾配降下法
誤差逆伝播法
第四講 Neural Network最適化1
2016AI発展
InputとOutputの最適化
重みとバイアスの初期化
勾配降下法の最適化
勾配降下法の代わり
第五講 Neural Network最適化2
2016AI発展
活性化関数の最適化
損失関数の最適化
その他最適化方法
第六講 ディープランニング紹介
ニューラルネットワークのトレンド
畳込みニューラルネットワーク（CNN）
ディープラーニング
画像処理技術のトレンド