- 研修名
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ディープラーニング入門研修
- 概要
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AIの要素技術の一つであるディープラーニングについて基礎知識を体系的に学ぶ研修です。
ディープラーニングの分析手順や評価方法、ニューラルネットワーク、画像解析とCNNまで一通り学ぶことができます。
特に今回2022年度に新しくテキストをブラッシュアップし、転移学習の内容を新しく追加しました。
ディープラーニングのモデルをイチから作成するだけでなく、他の方が作成したモデルを改良する実用的な内容も盛り込んでおります。【受講環境について】
本研修はGoogle Colaboratoryを利用します。
受講者の方は必ず、各自Googleアカウントをご用意ください。
Google Colaboratory：https://colab.research.google.com/?hl=ja
- 対象者
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- ・Googleアカウントをお持ちの方
- ・ディープラーニングを自身で活用したい方
- ・Pythonによるデータサイエンス基礎研修の受講経験および知識を有している方
- 目的
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・ディープラーニング基礎知識の習得
- カリキュラム
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詳しくはこちら
1. Google Colaboratory
– 1.1 Google Colaboratoryとは
– 1.2 Google Colaboratoryへのアクセス
– 1.3 Google Colaboratoryの使い方2. 深層学習の基礎
– 2.1機械学習と深層学習
– 2.2 深層学習の種類
– 2.3 学習の手順
– 2.4 TensorFlow
– 2.5 Keras3.単一ニューロン
– 3.1 単一ニューロンとは
– 3.2 学習の流れ
– 3.3 ネットワークの定義
– 3.4 重みの最適化
– 3.5 モデルの評価4.ニューラルネットワーク
– 4.1 多層ニューラルネットワーク
– 4.2 多層NNの活性化関数
– 4.3 ネットワークと精度
– 4.4 TensorBord
– 4.5 正則化
– 4.6 ドロップアウト5. 画像解析とCNN
– 5.1 画像解析
– 5.2 画像データ
– 5.3 CNNによる画像分類
– 5.4 学習データに起因する未学習
– 5.5 画像解析の前処理
– 5.6 ImageDataGenerator
– 5.7 転移学習6. 自然言語解析
– 6.1 自然言語解析とは
– 6.2 自然言語解析の流れ
– 6.3 前処理①文字ベースのクレンジング
– 6.4 前処理②形態素解析
– 6.5 前処理③ベクトル化
– 6.6 学習7. モデルの保存と復元
– 7.1 TensorFlowの出力形式
– 7.2 saved model形式
- 費用
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88,000円（税込）/お一人様
オープン講座 参加時の価格です。
- 日時
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2024年11月20日（水）～21日（木）10:00～18:00
2025年3月4日（火）～5日（水）10:00～18:00
- 場所
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●オンライン
Zoomによるオンラインのため、ネットワーク環境があればどこでも受講を頂けます。
※PCのご用意が難しい場合はご相談ください
- キャンセルポリシー
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- (1)研修開催日の21日前まで：キャンセル料なし
- (2)研修開催日20日前から7日前まで：受講料の50％
- (3)研修開催日6日前から研修当日：受講料全額
- 特記事項
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- ・お申し込みの際は、弊社オープン講座のキャンセルポリシーにご同意いただいたものとみなします。
- ・欠席された場合には、研修費用の全額をご請求させていただきます。
- ・弊社都合で開催を中止または延期する事由が発生した場合には、お客様へのご請求は発生しません。
