～ ディープラーニングによる手書き文字認識、ネットワーク構造、訓練状況の可視化、画像分類システム、一般データ分類システムの構築への応用 ～
・ディープラーニングの実装における実践的なテクニックを修得し、実用的なアプリケーション開発へ応用するための講座
・使い捨てスクリプトから脱却し、効率的で実践的なディープラーニングシステムの開発テクニックが修得できる特別セミナー！
オンラインセミナーの詳細はこちら：
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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。
これまでAIを専門にしてきたわけではないけれど、そろそろご自身の仕事や研究にディープラーニングを導入しようと思う方は増えているのではないでしょうか？しかし、ディープラーニングを行うツールは充実してきているものの、ビギナーの方にはまだまだハードルが高い印象があります。私のまわりでも、ディープラーニング導入にチャレンジしてみたが、思い通りにアプリケーションを実現できず、挫折してしまった方が数多くいます。
本セミナーでは、Pythonを使ってディープラーニングを行う「システム」の実装方法を說明します。具体的には、ハードコーディングだらけの使い捨てスクリプトから脱却し、様々な条件やネットワーク構造の試行錯誤を行いやすくするためのディープラーニングプログラムの書き方を説明します。流行りのテクニックを広く浅く紹介するのではなく、基本的なテクニックを利用する際の「考え方」を丁寧に說明するセミナーにできればと思います。
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| 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 |
・中長期的に利用するディープラーニングシステムを実装できるスキルを身につけたい方 ・簡単なサンプルプログラム程度なら動かせるが、自分の意図通りのニューラルネットワークを実装できるまでには至らない方 ・システム、ソフト、データ解析部門の技術者の方 |
| 予備知識 |
・Pythonの基礎知識（基本構文が理解できれば十分です） ・機械学習の基礎知識（教師あり学習の概念が分かれば十分です） |
| 修得知識 |
・ディープラーニングシステムを構築するための基本的な考え方 ・ディープラーニングに関する基本的・実践的なテクニック |
| プログラム |
１．ウォーミングアップ：ディープラーニングの基礎 （１）．用語の確認 （２）．教師あり学習 （３）．ニューラルネットワーク （４）．CNN （５）．Keras （６）．ディープラーニングによる手書き文字認識
２．「使い捨てスクリプト」から「システム」へ （１）．初学者にありがちな悪習 （２）．使い捨てスクリプトの限界 （３）．使い捨てスクリプトからの脱却
３．トライ＆エラーをしやすくするために （１）．ネットワーク構造の可視化 （２）．訓練状況の可視化
４．画像分類システムの構築への応用 （１）．画像分類システムの基本形 （２）．過学習抑制の手段 （３）．基本的なテクニック ａ．データ拡張 ｂ．バッチ正規化 ｃ．早期終了 ｄ．学習率の動的削減 （４）．訓練済みネットワークの利用 ａ．転移学習 ｂ．ファインチューニング （５）．画像分類を行うアプリケーションの実現例
５．一般データ分類システムの構築への応用 （１）．一般データ分類システムの基本形 （２）．実践的なテクニック ａ．多入力ニューラルネットワーク ｂ．ハイパーパラメータの最適化 （３）．一般データ分類を行うアプリケーションの実現例 |
| キーワード | ニューラルネットワーク CNN Keras 画像分類システム 過学習抑制 データ拡張 バッチ正規化 転移学習 ファインチューニング 多入力ニューラルネットワーク ハイパーパラメータ |
| タグ | AI・機械学習、ソフト教育、画像、画像処理、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
