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

コース概要

マシン実習

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。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、画像認識で使われるCNNについて学ぶことで、ディープラーニングの実践力を身に付けます。

受講料 

242,000円(税込)/220,000円(税抜)

講習日数

1.5日間

講師からのメッセージ

・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。

到達目標

  • ・ ディープラーニングの概要を説明できる。
  • ・ ディープラーニングを問題解決のために実践できる。

前提知識

プログラム言語(Python推奨)の経験がある方。

研修コースマップ

Python

  • Python

デジタルトランスフォーメーション(DX)

  • データサイエンス

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
*カリキュラム内容は進行の都合により変更になることがあります

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。
・総合演習はペアまたはグループで行います。
・Python(Anaconda/Jupyter Notebook)、kerasを利用します。
・PCは、会場にてご用意しております。

リコメンド

「Pythonではじめるディープラーニング実践:画像解析入門」コースを申込んだ人は、こんなコースも申し込んでいます。

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。