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


AI技術の一翼を担うディープラーニング。研修ではCNNとRNNの手法を理解して実用的に活用する内容

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。最近のディープラーニングはライブラリが充実しているため、Pythonに限らずプログラミング経験者であれば動かすことは容易になりました。しかし、性能を上げるための調整や改良を行うためにはディープラーニングの仕組みを理解する必要があります。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。

学習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ようになること
利用環境・言語Python(Anaconda/Jupyter Notebook)、keras
※PCにつきましては、弊社にてご用意しております。
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
開催場所東京都港区白金台3-2-10 白金台ビル3F
受講人数定員30人
受講料1名様 220,000円(税別)
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
  • 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。

カリキュラム


PART1

【講義:60分】
・機械学習の基礎
 ー人工知能と機械学習の歴史
 ー機械学習とその分類
 ー教師あり学習

PART2

【講義:180分】

 

・ソフトマックス回帰モデル
 ーソフトマックス回帰モデルと学習方法
 ー勾配降下法
 ー過剰適合と過少適合
 ーソフトマックス回帰モデルの性質

 ー分類問題に対するモデル評価

PART3

【講義:120分】

・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

 

【演習:150分】

・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

PART4

【講義:60分】

・畳み込みニューラルネットワーク  

 -畳み込み層  

 -プーリング層  

 -CNNの弱点とその克服にむけて

 

【演習:150分】

・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

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。

ディープラーニング入門研修では深層学習を基礎概念から丁寧に説明

【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
ニューラルネットワークの基礎からビジネス課題に使われることが多いCNNについて丁寧に説明

Pythonで学ぶ機械学習講座ではディープラーニングの発展の背景や考え方を解説

【ポイント2】
精度向上のヒントをディープラーニングの仕組みに基づいて解説
業務での活用を想定し、モデルの精度向上を行うために必要な知識をコンパクトに図解を用いて説明

 

開講スケジュール


開講日2019年12月12日(木)
講座期間
  • 1日目 2019年12月12日(木)14:00~18:00
  • 2日目 2019年12月13日(金)09:00~18:00
定員

30名

開催場所

東京 白金台(株式会社ブレインパッド本社セミナー会場

受講料

1名様 220,000円(税別)

お申込み

お申込みフォーム

開講日2020年02月26日(水)
講座期間
  • 1日目 2020年02月26日(水)14:00~18:00
  • 2日目 2020年02月27日(金)09:00~18:00
定員

30名

開催場所

東京 白金台(株式会社ブレインパッド本社セミナー会場

受講料

1名様 220,000円(税別)

お申込み

お申込みフォーム

その他の講座や開催日程は「開講スケジュール」のページをご覧ください。

Pythonではじめるディープラーニング実践を受講された方の声


受講後インタビュー「受講生の声」

受講後アンケートより

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)

※受講後アンケートについてもっと詳しく知りたい方は『直近講座の受講者アンケート結果はこちら』をご覧ください。「受講者の受講目的」、「講座内容に関する満足度」、「講師に関する満足度」、「講座の難易度」、「講座全体の満足度」などをグラフでまとめてみました。これから受講しようと考えている方、受講を迷っている方にはぜひ参考になると思います。

 

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