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実践: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

本講座では、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
弊社「機械学習による問題解決実践」 修了者と同等の知識をお持ちの方
受講人数定員20人
受講料1名様 237,600円(税込)

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

*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

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。

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