〜 最急降下法と誤差逆伝播法、Chainer基本オブジェクト、feed forwardニューラルネットワーク／CNN／RNNの概要とプログラミング実習 〜
- 深層学習の肝となる最急降下法と誤差逆伝播法からChainer実装の基礎的な内容を、実習を通して学ぶ講座！
- Chainerの代表的な機能を理解し、モデル化や評価関数作成などのプログラミングに活かせる特別講座！
- Chainer ver2など最新のChainerにも詳しい講師が解説します！
PCは弊社にて用意いたします
Chainerによるディープラーニングのプログラミング実装法の基礎講座 〜１人１台ＰＣ実習付〜
講師の言葉
本セミナーでは Chainer を利用して深層学習で使われるニューラルネットの作成を実習形式で行います。まず最急降下法を理解して、関数の最小解を求めるプログラムを書いてみます。これが基本です。最急降下法を理解すれば、深層学習の学習プログラムを作れるようになります。
具体的には Chainer のlinks や functions の関数を使ってモデルとその評価関数を作り、最急降下法の最適化アルゴリズムを適用することで、パラメータを求めることができます。基本的な feed forward のニューラルネット、畳み込みニューラルネット、リカレントニューラルネットを学習した後に、簡単な例題でそれらのプログラムの作成実習を行います。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 | ・深層学習に興味のある方 ・深層学習のプログラムを作ろうとしている方 ・Chainer によるプログラミングを基礎から学びたい方 |
| 予備知識 | ・Python で初歩の文法は理解しており、数10行程度のプログラムなら作れる方 ・何らかのテキストエディタを使える方 ・大学初年度程度の数学知識 |
| 修得知識 | ・深層学習の基礎的な知識 ・Chainer の基本的な使い方 ・Chainer によるニューラルネットワークの構築とパラメータの学習方法 |
| プログラム |
１．ニューラルネット
（１）．ニューラルネットの概要
（２）．ニューラルネットによる回帰と識別
２．最急降下法と誤差逆伝播法
（１）．ニューラルネットにおける学習
（２）．目的関数
（３）．最急降下法
３．Chainerの基本
（１）．合成関数と計算グラフ
（２）．計算グラフを利用した勾配計算
（３）．Chainer基本オブジェクト
ａ．Variable
ｂ．functions
ｃ．links
（４）．最適化
（５）．最急降下法の作成実習
４．feed forward ニューラルネットワーク
（１）．２乗誤差による目的関数
（２）．クロスエントロピーによる目的関数
（３）．feed forward ニューラルネットワークの作成実習
５．畳み込みニューラルネットワーク：CNN
（１）．畳み込みニューラルネットワークの概要
（２）．畳み込みニューラルネットワークの作成実習
６．リカレントニューラルネットワーク：RNN
（１）．リカレントニューラルネットワークの概要
（２）．リカレントニューラルネットワークの作成実習 |
| キーワード | ニューラルネットワーク 目的関数 最急降下法 Chainer フィードフォワードニューラルネットワーク CNN RNN 機械学習 Deep Learning |
| タグ | データ解析、組み込みソフト |
| 受講料 |
一般 (1名)：50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：45,100円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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