ディープラーニングの基礎と実装および応用例

講師の言葉

　深層学習（ディープラーニング）は最新の機械学習法であり、多くの分野で目覚ましい成果を挙げています。
　現在の深層学習では大きく分けて２種類のモデリング法があります。一つは旧来のニューラルネットワークに基づく決定論的モデリング法で、もう一つは確率論的モデリング法です。
　本講演では２種類の深層学習モデルを対比させながら初学者にも分かりやすいよう、深層学習理論を学ぶ上で重要となるトピックは網羅的に解説し、理論の基礎から全体像に至るまでを習得できるようにします。
　更に、深層学習を用いた簡単なアプリケーション例を通して、実践的な理解も深めていきます。受講者の皆様方が、最先端のデータサイエンス理論に自然に入門し、また、それらを活用できるようになることがこの講演の最終目標です。

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