データサイエンティスト育成講座 株式会社ブレインパッド

Pythonではじめるディープラーニング・データ分析:画像解析入門【データサイエンティスト入門研修】

プログラム概要


Pythonによるディープラーニング入門

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。ディープラーニングの起源であるパーセプトロンの原理から、ニューラルネットワークの数学的な基礎知識まで、ディープラーニングを実践するために必要となる考え方を身につけることができます。講座の中では、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)、RNN(再帰ニューラルネットワーク)の2つの手法について、アプローチや構造の違いについて理解することで、より実用的にディープラーニングを活用するプロセスを学びます。

学習目標機械学習技術の概要と基礎技術を踏まえて、ニューラルネットワーク(深層学習:CNN/RNN)の概要を理解し、問題解決のために実践できるようになること
利用環境・言語Python(Anaconda/Jupyter Notebook)、keras
受講前提
  • ディープラーニングをこれから学習したい方
  • 何かしらのプログラム言語の経験がある方
  • これからPythonで機械学習を学習したい方
  • 予測モデルをつくりたい方
  • 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
  • 独学による習得に限界を感じている方
受講人数定員30人
受講料1名様 237,600円(税込)
対象者
  • 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
  • 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の基礎を効率よく理解したい方
  • 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
メリット
  • ディープラーニングの基礎を習得することで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。
  • 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。
  • 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。

カリキュラム


PART1

【講義:60分】
・機械学習概論
 ーAIと機械学習
 ー学習とは
 ーリサンプリング手法
 ー特徴量の選択
・機械学習の分類
 ー教師あり学習
 ー教師なし学習
 ー強化学習
 ー代表的アルゴリズム
【講義:90分】
・関数
 ー関数とは
・ベクトル
・行列
 ーベクトルとは
 ー行列の演算
・微分
 ー微分法の概要
 ー最大最小問題
 ー多変数関数の微分
 ー勾配法

PART2

【講義:90分】
・単純パーセプトロンの原理
 ーニューロンとシナプス
 ー単純パーセプトロンの仕組み(域値と活性化関数)
 ー全か無かの法則
 ー単純パーセプトロンの組み合わせ(AND回路の作成、XORは不可能)

PART3

【講義:120分】
・ニューラルネットの概要
・ニューラルネットワークの学習
 ー行列による重みの演算
 ー誤差関数
 ー誤差逆伝搬法
 ーkerasを使った例

PART4

【講義:90分】
・CNNの概要
 ー畳み込みの原理
 ープーリング層
 ーROIプーリングについて
・CNNを用いた画像処理
kerasによる実装
【講義:90分】
・RNNの概要
 ーBPTTについて
・LSTM(Long short-term memory)
 ーLSTMブロック
 ーCEC
 ー忘却ゲート
 ー覗き穴
・RNNによる時系列データ分析
kerasによるLSTMモデルの実装

PART5

【演習:240分】
・総合演習例

*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

テキストイメージ


弊社のデータ分析・活用に関する知見と人材育成のノウハウを元にした独自のテキストです。

Pythonではじめるディープラーニング実践(データサイエンティスト研修のテキストイメージ

【ポイント1】
ディープラーニングの基礎概念からわかりやすく解説
ビジネス課題の解決に使われることの多いCNN・RNNについて基礎概念から丁寧に説明

AI時代のデータサイエンティストに求められる深層学習の基礎知識や画像解析を学ぶ

【ポイント2】
ディープラーニングの発展の背景や考え方を解説
実際の業務での活用を想定し、モデルの評価方法や精度向上のヒントを、図解を交えて平易に解説

 

開講スケジュール


開催日程は「開講スケジュール」のページをご覧ください。

直近の開講スケジュールは下記です。

  • 「Pythonではじめるディープラーニング実践:画像解析入門」10月開催
    2018/10/18~2018/10/19
  • 「Pythonではじめるディープラーニング実践:画像解析入門」12月開催
    2018/12/17~2018/12/18

受講生の声


理解できるまで繰り返しご説明いただいた点 最近のトレンド等についての情報共有いただけた点がよかった。(男性・30代)

理論のあらまし、ツールの使い方、実務上注意すべきこと等、機械学習をツールとして利用していくうえで必要な事柄を一通り学べたと思います。今回学んだことをもとに機械学習を自分のスキルにしていけるような気がした。(男性・40代)

この分野はまだまだ合っている情報と間違っている情報の両方が混在していますが、 本日のお話で全体像を明快に把握することができました。(男性・30代)

 

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