Tensorflow とKerasによる深層学習の基礎とデータ処理への応用 ~1人1台PC実習付~

~ Pythonと深層学習の基礎、Kerasによる分類、転移学習への応用、複数モデルによる融合深層学習事例 ~

・最もスピードが早いフレームワークの組み合わせによるデータ処理方法が修得できる講座

・Tensorflow/Kerasを使った実践的な深層学習法がマスターできる特別セミナー! 

*PCは弊社でご用意いたします

講師の言葉

 深層学習を用いたAIが今後の社会を変革してゆくことは間違いないところです。しかし、深層学習のフレームワークは乱立状態で、どのフレームワークで勉強すればいいか、迷っている人が多いと思います。そのような人にお勧めなのが、Python言語で、Kerasを(フロントエンドの)フレームワークとして採用し深層学習をはじめることです。その際、バックエンドと呼ばれる別のフレームワークも選ぶことができます。ここではバックエンドとしてはTensorflowを選択します。理由はスピードです。講師が知る限り、この2つの組合せは最強のスピードを出せます。あいにく、GPUをふんだんに使ったデモやプログラムをセミナーで紹介するすべての事例で味わうことはできませんが、かなりの部分は、その雰囲気を味わえますし、Windows上のJupyterを使った実習で、参加者に手を動かしてもらいながら説明しますので、生きた知識が得られると確信します。

本講座の申し込み受付は終了しました。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年03月29日(金) 10:30 ~ 17:30
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 ・システムやソフト関連の技術者の方
・データサイエンスを仕事や勉強、研究の対象としている方
・データサイエンスやAIの現場開発や理解で必要な深層学習の知識を、Pythonを通して理解したい方
予備知識 ・Python言語の初歩を知っている方
修得知識 ・Keras/Tensorflowを使った基礎的な深層学習手法が修得できます
プログラム

1.Pythonの基礎
 (1).Pythonの文法と記述例のオーバービュー
    (例を用いながら)
 (2). Kerasでよく使うデータ表現形式

2.深層学習の基礎知識
 (1).深層学習の基礎知識
 (2).Kerasの基礎(バックエンドを含む)
 (3).多層パーセプトロン(MLP)の基礎
 (4).畳込み(CNN)の基礎
 (5).再帰型ニューラルネット(RNN/LSTM/GRU等)の基礎

3.Kerasによる初級レベルの深層学習
 (1).Keras/MLPによる分類事例
 (2).Keras/CNNによる分類事例
 (3).Keras/LSTMによる分類事例

4.Kerasによる中級レベルの深層学習事例
 (1).植物画像の転移学習事例
 (2).Twitterデータの転移学習事例
 (3).ファイン・チューニング事例

5.Kerasによる応用レベルの深層学習事例
 (1).複数モデルの融合深層学習事例
 (2).深層学習による3D形状の分類・検索事例
 (3).その他の深層学習応用例
    (時系列データの予測、データ・オーグメンテーション等)

キーワード Keras Python 深層学習 機械学習 多層パーセプトロン ニューラルネット 特徴量 データマイニング Tensorflow データサイエンス 転移学習
タグ AI・機械学習データ解析統計・データデータ分析ITサービス
受講料 一般 (1名):49,680円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,280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 小田急第一生命ビル(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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