Kerasによる深層学習の基礎と応用および最新技術 <オンラインセミナー>
~ シーケンシャルモデルとFunctional APIモデル、BERTによるTwitterの感情分類、画像の転移学習、ファイン・チューニングによる精度向上手法 ~
・画像分類における最高性能をたたき出しているEfficientNetによる訓練済みの学習モデルをフレームワーク Kerasを使って応用するための講座
・BERTやEfficientNetによる転移学習などの最新技術の事例を通してKerasによる深層学習の応用について修得できる特別セミナー!
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講師の言葉
深層学習は目下、AIの研究分野だけでなく、様々な現場で必須の技術となっています。しかし、深層学習を行うためのツール(フレームワーク)が乱立しています。本セミナーでは、初心者が理解しやすいKerasをフロントエンドに、TensorFlowをバックエンドに使って深層学習を行う手法をFuntional APIでのニューラルネット構成法を軸に解説します。Functional APIでのニューラルネットの構築は、レゴのブロックの構築に似ていて、ブロックに相当するレイヤをうまくはめ込みながらニューラルネットを構築していくことができます。
本セミナ-では、目下画像分類における最高性能をたたき出しているEfficientNetによる訓練済みの学習モデルを成就に使う初歩的な認識問題だけでなく、検索問題、予測問題のほか、複数入力や複数出力をもつニューラルネットワークを通して、深層学習を行う事例を紹介します。Ubuntu/Windows上のJupyterを使い、対話的に実行する様子を中心に説明します。また、終了後には、個々の参加者の問題に対する個別質問を受け付けます。
セミナー詳細
開催日時 |
- 2020年12月25日(金) 10:30 ~ 17:30
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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 |
・データ解析、システム、ソフトほか関連企業の技術者の方
・データサイエンスを仕事や研究の対象としている方
・AIの現場開発や理解で必要な深層学習の知識を、Python (Keras)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(Pythonのバージョンは3.6以上と想定)
・データ分析、統計解析の基礎知識
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修得知識 |
・Keras2.4.3 (バックエンドはTensorFlow2.3.0) (Cuda 10.1)を使った深層学習手法とその活用法が修得できます |
プログラム |
1.Kerasの基礎
(1).Kerasとは?
(2).Kerasでよく用いられるデータ形式
(3).Kerasのモデル(シーケンシャルモデルとFunctional APIモデル)
2.Kerasによる初級レベルの深層学習とその応用・事例
(1).MLPによる認識事例
(2).CNN+MLPによる認識事例
(3).BERTによるTwitterの感情分類事例
3.Kerasによる中級レベルの深層学習とその応用・事例
(1).EfficientNet/VGGモデルによる植物画像の転移学習事例
(2).映画の興行収入の分類と回帰の同時予測事例
(3).ファイン・チューニングによる精度向上手法事例
4.Kerasによる応用レベルの深層学習とその応用・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(最新の深層学習研究紹介等)
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キーワード |
Keras Python3 深層学習 機械学習 データサイエンス Functional APIモデル シーケンシャルモデル MLP EfficientNet/VGGモデル 転移学習 BERT ファイン・チューニング |
タグ |
AI・機械学習、ソフト管理、データ解析、画像、画像処理 |
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)
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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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