データサイエンティスト育成講座ニューラルネットワーク

プログラム概要

ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークを学び、ライブラリーを活用した演習を経験していただきます。

対象者	AI・機械学習プロジェクトを推進する方
受講料	3名までの場合：1,500,000円（税抜） ※受講人数に応じてお見積りいたします ※講座内容はカスタマイズ可能です。カスタマイズの際は別途お見積りいたします
受講前提	Pythonと機械学習の基礎知識のある方

対象者

AI・機械学習プロジェクトを推進する方

受講料

3名までの場合：1,500,000円（税抜）
※受講人数に応じてお見積りいたします
※講座内容はカスタマイズ可能です。カスタマイズの際は別途お見積りいたします

受講前提

Pythonと機械学習の基礎知識のある方

カリキュラム

ニューラルネットワーク

演習	・数学の復習微分　⚪︎偏微分　⚪︎連鎖律・ニューラルネットワーク　⚪︎パーセプトロン　⚪︎ニューラルネットワーク　⚪︎活性化関数　⚪︎誤差関数　⚪︎最適化アルゴリズム（最急降下法、SGD、AdaGrad、モメンタム）　⚪︎誤差逆伝播法の仕組み・Deep Learning 　⚪︎Deep Learningとは　⚪︎Deep Learningの様々なライブラリ　⚪︎TensorFlowとTensorBoard 　⚪︎Keras ・Deep Learning（続き）　⚪︎単純なDNNモデルの実装　⚪︎主要パラメータ　⚪︎精度向上のためのテクニック（重みの初期値、Batch Normalization、正則化）・総合演習　⚪︎３クラス分類　⚪︎XOR ・Deep Learningの代表的なモデル　ImageNet 　⚪︎VGG 　⚪︎GoogleLeNet 　⚪︎ResNet ・Deep Learningの活用事例・Deep Learningの高速化　⚪︎分散学習、GPUの利用
講義時間	３日間 ※ご要望によって、短縮版、拡大版のご提供が可能です

演習

・数学の復習微分
　⚪︎偏微分
　⚪︎連鎖律
・ニューラルネットワーク
　⚪︎パーセプトロン
　⚪︎ニューラルネットワーク
　⚪︎活性化関数
　⚪︎誤差関数
　⚪︎最適化アルゴリズム（最急降下法、SGD、AdaGrad、モメンタム）
　⚪︎誤差逆伝播法の仕組み
・Deep Learning
　⚪︎Deep Learningとは
　⚪︎Deep Learningの様々なライブラリ
　⚪︎TensorFlowとTensorBoard
　⚪︎Keras
・Deep Learning（続き）
　⚪︎単純なDNNモデルの実装
　⚪︎主要パラメータ
　⚪︎精度向上のためのテクニック（重みの初期値、Batch Normalization、正則化）
・総合演習
　⚪︎３クラス分類
　⚪︎XOR
・Deep Learningの代表的なモデル　ImageNet
　⚪︎VGG
　⚪︎GoogleLeNet
　⚪︎ResNet
・Deep Learningの活用事例
・Deep Learningの高速化
　⚪︎分散学習、GPUの利用

講義時間

３日間 ※ご要望によって、短縮版、拡大版のご提供が可能です