• 2023年04月06日(木) 10:30 ~ 17:30

１． ディープラーニングの概要
　　（１）．ディープラーニングの歴史と現状

２．機械学習用のプログラミングの簡単な入門
　　（１）．Python プログラミング言語
　　（２）．Jupyter Notebook
　　（３）．Numpy、Scikit-learn、PandasのPython ライブラリー

３．ディープラーニングの基礎
　　（１）．ニューラルネットワークの概要
　　（２）．ニューラルネットワークのセル、活性化関数、Loss 関数
　　（３）．最小化手法、Overfitting

４．ディープラーニングのプログラミングの簡単な流れと実例
　　（１）．Kerasによるディープラーニングプログラミング
　　（２）．ニューラルネットワークによる回帰と分類の実例

５．自然言語処理への応用
　　（１）．Vector Space Model
　　（２）．再帰型ニューラルネットワーク
　　（３）．LSTM型ニューラルネットワーク
　　（４）．ソーシャルメディアデータのセンチメント分析の実例

６．画像分析への応用
　　（１）．Convolutional Neural Network
　　（２）．事前学習済みのモデルによる転送学習

７．ディープラーニングの実装
　　（１）．オープンデータセット
　　（２）．事前学習済みのモデルのリソース
　　（３）．Open-AIのGPT-３
　　（４）．自分のパソコンやクラウドプラットフォーム（Amazon、 Google）によるモデルの学習と実装

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