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コースコード:DB707
Pythonではじめるディープラーニング実践:画像解析入門(1.5日間)
コース情報
- 受講料
- 242,000円 220,000円
- 開始日(申込締切前)
- -
- 講習日数
- 1.5日間
コース概要
AI(人工知能)技術の一翼を担う「ディープラーニング」について、ビジネス課題の解決を目的にどのようにアプローチしていくのかを講義と実践を通じて学んでいきます。本講座では、ディープラーニングの中で使われている数学や統計理論をはじめ、ディープラーニングを学ぶ上で基本となるニューラルネットワークの仕組みを理解し、画像認識で必ず使われるCNN(畳み込みニューラルネットワーク)について学ぶことで、より実用的なディープラーニング実践力を身に付けます。
- 開催形式
- 集合研修
- 研修サービス
- テキスト マシン実習
前提知識
以下のすべての条件を満たしている方
機械学習による問題解決実践を受講済みの方、または同等レベルの知識がある方
- PythonまたはPython以外のプログラミング経験がある方
- 高校数学程度の知識(特に微分の概念)があることが望ましい
到達目標
- 機械学習技術の概要と数学的な背景を踏まえて、ニューラルネットワーク(DNN/CNN)の概要を理解し、問題解決のためにディープラーニングを用いて実践できる
講師からのメッセージ
本研修の対象者は、以下になります。
・ディープラーニングで何ができるのかを知りたい方
・業務でディープラーニングが必要になった方
・これからAIエンジニアを目指したい方(目指している方)
・ディープラーニングによるビジネス課題の解決に興味がある方
・ディープラーニングを用いたプロジェクトに関わることになったマネジメント層の方
・ディープラーニングの基礎を効率よく理解したい方
・ディープラーニングの書籍だけでは納得できなかった方や、独学による習得に限界を感じている方
本研修のメリットは、以下になります。
・ディープラーニングの基礎から習得することで機械学習を用いたよりハイレベルな分析課題に対応するための考え方が身につきます。
・ディープラーニングの全体像から具体的な論点を理解することにより、ビジネス現場でのAI(人工知能)に関するプロジェクトを自信を持って企画したり、リードできるようになります。
・演習を通じて、ディープラーニングのモデルを構築して実務で活用する際の注意点や勘所が掴めます。
・講義内容について、講師に直接、疑問点を質問しながら受講できるため書籍などによる独学では学べない「すぐに実践に活かせる」を身に付けることができます。
コース内容
1日目 | AM | |
PM | 1.機械学習の基礎 ・人工知能と機械学習の歴史 ・機械学習とその分類 ・教師あり学習 2.ソフトマックス回帰モデル ・ソフトマックス回帰モデルと学習方法 ・勾配降下法 ・過剰適合と過少適合 ・ソフトマックス回帰モデルの性質 ・分類問題に対するモデル評価 | |
2日目 | AM | 3.ニューラルネットワーク ・多層ニューラルネットワークのアーキテクチャ ・多層ニューラルネットワークの学習と誤差逆伝播法 ・勾配消失問題とReLU ・勾配降下法と周辺問題 ・汎化 |
PM | 4.Fashion-MNISTを用いた画像認識演習 ・多層ニューラルネットワーク編 5.畳み込みニューラルネットワーク (CNN) ・畳み込み層 ・プーリング層 ・CNNの弱点とその克服にむけて 6.Fashion-MNISTを用いた画像認識演習 ・畳み込みニューラルネットワーク編 |
■利用環境・言語
Python、JupyterLab、Keras
■使用ツール
Zoom、Box
留意事項・備考
・本コースは株式会社ブレインパッドとの提携コースのため、コース実施に必要とするご受講者の個人情報を株式会社ブレインパッドに提供します。
・研修初日の開始時間は14時です。
■遠隔ライブ研修(オンライン研修)について■
オンライン研修つきましてについては、ブレインパッド社の以下ページをご確認ください。
オンライン研修のご案内
開催スケジュール詳細・お申込
開催スケジュールは、日程が決まり次第掲載致します。