• 2018年01月10日(水) 10:30 ～ 17:30

１．ＡＩ技術の深化とディープラーニングの位置づけ
　　（１）．過去のＡＩ技術は何を目指したか、そして何が障害となったのか
　　（２）．今のＡＩ技術はディープラーニングの登場でどう変わったか

２．そもそもディープラーニングとは何か
　　（１）．ニューラルネットワークの話
　　（２）．ディープラーニングはニューラルネットワークの限界をどう越えたのか

３．手書き数字認識への応用と実例―コードを読む
　　（１）．ネットワークの設計
　　（２）．線形代数計算
　　（３）．非線形変換
　　（４）．誤差伝搬と学習
　　（５）．計算グラフ（効率の良い学習を目指して）

４．（続）手書き数字認識への応用と実例
　　（１）．パターン認識と精度との関係
　　（２）．教師付き学習として、出力サイズと精度との関係について

５．音声認識への応用と実例
　　（１）．手書き数字の延長で音声認識を扱えるか？
　　（２）．難しさはどこにあるのか

６．解析系から生成系へ
　　（１）．音生成器としてのディープラーニング
　　（２）．テキスト生成としてのディープラーニング

７．ディープラーニングシステム構築とそのポイント
　　（１）．プラットフォームの活用
　　（２）．ＯＳの選択
　　（３）．ＧＰＵの扱い

※当日は、受講者の方のご希望に応じてプログラム内容を調整いたします

日本テクノセンター研修室