ディープラーニングの基礎とPythonによる実装プログラミング <オンラインセミナー>

~ ディープラーニングの基礎、Pythonプログラミングの基礎、最新のディープラーニングアルゴリズムの実装法 ~

・ディープラーニングの基礎からPythonを用いたアルゴリズムの実装法までを実務に活かすための講座

・様々なディープラーニングアルゴリズムでの実装プログラミングによる応用モデル構築から学習・推論までを修得できる特別セミナー!

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・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。

 

講師の言葉

  「人工知能」「機械学習」「ディープラーニング」といった言葉がバズワードのごとくメディアを賑わせ、外注によるディープラーニングのシステム開発やプログラミングを必要としないディープラーニングサービスが普及しつつあります。これらを利用することで、専門家でなくともデータを用意しこれらを利用すれば何かしらの出力を得ることができますが、ブラックボックスとなったシステムの結果をビジネスの重要な局面において無根拠に信頼して利用することは危険であると言わざるを得ません。

 本講座ではディープラーニングの基礎知識を学んでいただいたうえで、実際に実装していただくことで、ディープラーニングを正しく理解し実用できるようになることを目指します。

 ディープラーニングが分野においてどのような立ち位置にある技術であるかの説明をはじめとし、意義やその強みを解説いたします。また実装ではPythonを利用したプログラミングにより、様々なタスクにおいて基本的なディープラーニングアルゴリズムを利用できるようモデルの構築から学習・推論までを修得していただきます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年12月15日(火) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナーソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・システム、ソフト、データ分析担当部門の技術者の方
・ディープラーニングを体系的な知識として習得したい方
・ビジネス課題へのソリューションとしてディープラーニングの適用をご検討の方
予備知識 ・Webブラウザ(Chromeが望ましい)の基本操作
・大学の初学年程度の数学知識(線形代数・統計)
・プログラミングに対する基本的知識(簡単な実装経験があると望ましい)

・ご自身で実習をされたい方はGoogleアカウントのサインアップおよびログイン
 (Google「Colaboratory」を使用予定、プログラムはPythonで記述します)
修得知識 ・ディープラーニングの立ち位置やその性質、基本的な仕組みを理解することができる
・Pythonを利用し基礎的なディープラーニングのアルゴリズムが実装できるようになる
プログラム

1.ディープラーニングの基礎

  (1).ディープラーニングとは何か ~人工知能の誕生からディープラーニングへの発展まで~

    a.人工知能の定義

    b.人工知能の鍵となる機械学習

    c.機械学習の弱点とディープラーニングによる打開の可能性

  (2).機械学習の基礎知識 ~ディープラーニングの基礎となる機械学習のフレームワーク~

    a.機械学習を構成する要素と適用するタスクの種類

    b.機械学習モデルの「最適化」

    c.代表的な機械学習アルゴリズムの紹介

  (3).ディープラーニングの基礎知識

    a.ディープラーニングを構成するニューラルネットワーク

    b.ニューラルネットワークの学習と推論

    c ディープラーニングの各分野での応用例

 

2.Pythonプログラミングの基礎

  (1).Colaboratory(Jupyter Notebook)の使い方 :デモ

    a.簡単な演算・関数処理の方法

    b.基本的なライブラリの使い方(numpy、pandas、matplotlib)

  (2).データ処理の実践

    a.データの読み込み

    b.データの加工

    c.統計値の算出

 

3.基本的なディープラーニングの実装

  (1).全結合ニューラルネットワーク

    a.全結合ニューラルネットワークの仕組みと実装手順

    b.回帰タスク(住宅価格の予測)

    c.分類タスク(タイタニック号の生存者の予測)

  (2).畳み込みニューラルネットワーク(CNN)

    a.畳み込みニューラルネットワークの仕組みと実装手順

    b.画像認識タスク(画像のラベル付け)

  (3).再帰型ニューラルネットワーク

    a.再帰型ニューラルネットワークの仕組みと実装手順

    b.時系列分析タスク(売上の予測)

 

4.最新のディープラーニングアルゴリズムの実装

    (1).転移学習・ファインチューニングによる最先端の研究成果の活用

    (2).物体検出

    (3).セグメンテーション

    (4).自然言語処理

キーワード Deep Learning NN 回帰 識別 目的関数 最急降下法 feed forward ニューラルネットワーク CNN Pythonプログラム ステートメント オブジェクト データ構造 モジュール 入出力 例外処理 標準ライブラリ プログラミング
タグ AI・機械学習ソフト管理ソフト教育データ解析画像処理画像認識データ分析ITサービス
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
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日