■１日目＜座学・実習＞
【数値計算ライブラリ】
1.Python開発環境
　・Anaconda
　・IPytnon
　・Spyder
　・Jupyter Notebook

2.matplotlib
　・グラフ描画基礎
　・折れ線グラフ
　・散布図
　・ヒストグラム
　・応用的な使い方

3.Numpy
　・ndarray
　・データ処理
　・基本統計量計算
　・ファイル入出力

4.Scipy
　・微分方程式
　・最小二乗法

5.Pandas
　・データ構造
　・基本操作
　・データ集計
　・Webスクレイピング
　・ファイル入出力

■２日目＜座学・実習＞
【ディープラーニング入門】
1．ディープラーニングとは
　・機械学習とディープラーニングの関係
　・ニューラルネットワーク
　・ディープラーニング（深層学習）

2．パーセプトロン
　・単純な論理回路
　・パーセプトロンの実装
　・多層パーセプトロン

3．ニューラルネットワーク
　・活性化関数
　・3層ニューラルネットワークの実装
　・勾配法，誤差逆伝搬法

4．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の実装，可視化
　・代表的なCNN

5．ディープラーニング
　・ネットワークをより深く
　・ディープラーニングの高速化
　・ディープラーニングの実用例と未来