1．ディープラーニングとは
・AIと機械学習，ディープラーニング
・ディープラーニングでできること
・開発環境：Python，AnacondaとTensorFlow
・数学の準備：偏微分，線形代数

2．ディープラーニングで使われる技術
・ニューラルネットワーク
・ディープニューラルネットワーク
・畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
・再帰型ニューラルネットワーク（LSTM/RNN）

3．画像処理①－前処理
・画像を集める方法
・サンプル画像，学習用画像
・画像検索API
・Webクローリング，スクレイピング
・クローラーの作成，Scrapy
・クローラー作成にあたっての注意
・画像データのラベル付け，クレンジング

4．画像処理②－変換処理
・画像処理の手法
・形状認識，Average Hash
・画像データをPythonのデータ型に変換

5．画像処理③－解析処理
・CNNを実践して画像認識
・判定精度の向上
・画像処理ライブラリ OpenCV

6．テキスト処理①－前処理
・テキストを集める方法
・集めるデータの形式（CSV，テキスト，PDFなど）
・文字コード変換
・Webスクレイピング
・データベースへの保存

7．テキスト処理②－変換処理
・形態素解析 Mecab, Janome
・文章のベクトル変換 Word2Vec
・類似度判定 n-gram

8．テキスト処理③－解析処理
・ベイジアンフィルタ
・テキスト分類（多層パーセプトロン）
・LSTMでの文章の自動生成

9．画像OCR－文字認識
・画像を文字に変換する
・テキスト領域の認識
・いろいろなフォントを学習させる

10．今後の発展・高速化手法
・次元圧縮
・オートエンコーダ
・転移学習
・強化学習