～ 深層学習の基礎、転移学習とハイパーパラメータチューニング、深層学習モデルとその実装方法、様々な課題設定に合わせた深層学習手法 ～
・Pythonによるプログラミングやチューニング手法を修得し、深層学習を用いた効果的なシステム開発に活かすための講座！
・ディープラーニングの基礎から深層学習モデルの組み方や深層学習手法を修得し、実務上の課題に合わせた手法の選定やチューニング、実装に活かそう！
・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。
深層学習の基礎とPythonによる深層学習モデルの開発・実装法 ～デモ付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
本講座では深層学習の基礎を抑えつつも、「実務で活用できるようになる」ための実践力、「モデルを理解し開発できるようになる」ための実装力を養うことを意識した構成にしています。
応用がしやすい画像認識タスクを対象に、深層学習ライブラリPyTorchを用いてモデルをスクラッチから実装するためのプログラム解説も行います
様々なモデル構造と学習課題設定を理解しておくことで、実務への応用範囲を広げていただくことを目標にしています。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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 |
・深層学習を応用した業務を検討している方 ・深層学習プログラミングを学びたい方 ・深層学習モデルについて学びたい方 |
| 予備知識 | ・少なくとも１種類以上のプログラミング言語に関する知識（Pythonだと、なお良い） |
| 修得知識 |
・深層学習の基礎理論 ・深層学習ライブラリを用いたモデル開発 ・深層学習モデルの実装方法 ・深層学習を用いた様々な課題設定 |
| プログラム |
１．深層学習の基礎 （１）．課題の定義と教師あり学習 （２）．深層学習の社会応用事例 （３）．ニューラルネットワークと確率的勾配降下法 （４）．レイヤーと活性化関数 （５）．簡単なモデルによる画像分類（プログラム解説）
２．深層学習を用いた画像分類の実践 （１）．データ拡張 （２）．転移学習 （３）．ハイパーパラメータチューニング（プログラム解説）
３．深層学習モデルの実装 （１）．様々なモデルアーキテクチャ （２）．様々なモデルの実装（プログラム解説） ａ．VGG ｂ．ResNet ｃ．InceptionV3 ｄ．SENet ｅ．MobileNet
４．様々な課題設定に合わせた深層学習手法 （１）．マルチタスク学習 （２）．敵対的学習 （３）．半教師あり学習 （３）．自己教師あり学習 |
| キーワード | 教師あり学習 画像分類 ニューラルネットワーク 確率的勾配降下法 ハイパーパラメータチューニング 転移学習 VGG ResNet InceptionV3 SE Net MobileNet 半教師あり学習 自己教師あり学習 |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、画像認識 |
| 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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