TensorFlowの基礎と実装および活用法 ~デモ付~

~ ニューラルネットワークとディープラーニング、TensorFlow実装の基礎、手書き文字認識の実装、TensorBoardを用いた可視化 ~

・代表的なフレームワークとして普及が進むTensorFlowの実践的な活用法が修得できる講座
・便利なモジュールや出来ることが大幅に増え、進化発展が進んでいるTensorFlowを効果的に活用するための特別セミナー! 
・TensorFlow ver2.0の最新技術動向も解説いたします

講師の言葉

 TensorFlowがオープンソースとして公開されてから早4年になろうとしており、現在メジャーバージョンアップも控えた過渡期を迎えております。
 公開された当初とは書き方やAPI群なども大きく様変わりし、便利なモジュールやできることも大幅に増えました。この講義ではこれからTensorFlowを始める方や初学者の方に向けて機械学習・深層学習の基礎およびTensorFlowの特徴やいくつかのTipsを紹介します。
 本講義はTensorFlow2.x系を軸に行なっていきますが、今後しばらく使われるであろう1.x系もカバーしつつTensorFlowの基礎を学んでいきます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年10月04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 ・TensorFlowを活用したい方
・ニューラルネットワークに関する知識を深めたい方
・ディープラーニングに関する知識を深めたい方
・データ解析、画像処理、システム、ソフト他関連部署の方
予備知識 ・大学初年度における数学知識(行列、シグマ、偏微分など)
・pythonで何かしらのプログラムを書いたことがある経験があれば理解しやすい
・機械学習についての基礎知識(教師あり学習とは何か?など)があれば理解しやすい
修得知識 ・TensorFlowに関する基礎知識
・TensorFlowを用いて機械学習を行う際に押さえておくべきポイント
・ニューラルネットワークに関する理解
・ディープラーニングの基礎知識と、各分野での応用方法
プログラム

1.ニューラルネットワークとディープラーニング
  (1).ニューラルネットワークとディープラーニング
  (2).教師あり学習と教師なし学習
  (3).ニューラルネットワークとは
  (4).確率的勾配降下法
  (5).連鎖律と誤差逆伝播法
  (6).多層ニューラルネットワークの問題点
  (7).ディープラーニングとは
  (8).多層NNの欠点の克服
  (9).よく用いられるニューラルネットワークの簡単な解説

2. TensorFlow概論
  (1).TensorFlowとは?
  (2).TensorFlowのインストール
  (3).TensorFlow ver2.0について
  (4).宣言型・命令型
  (5).APIについて
  (6).MLOpsを意識した様々な機能
  (7).TensorFlowLite
  (8).大規模分散処理
  (9).コミュニティー

3.TensorFlowの実装
  (1).tf.keras API
  (2).手書き文字認識の実装(マルチパーセプトロン)
  (3).畳み込みニューラルネットワーク
  (4).クロスエントロピー
  (5).手書き文字認識の実装(畳み込みニューラルネットワーク)

4.TensorFlowの活用法
  (1).TensorBoardを用いた可視化
  (2).TensorFlowにおけるモデルの保存

キーワード TensorFlow ニューラルネットワーク ディープラーニング MLOps 分散処理 RNN マルチパーセプトロン クロスエントロピー  TensorBoard
タグ AI・機械学習ソフト教育データ解析
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000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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