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- 研修名
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ディープラーニングによる画像・テキスト解析実践研修
- 概要
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Pythonを用いて,ディープラーニングの実践技術を学びます。
主に,画像解析とテキスト解析について,実際にどのように活用するかを,手法を知り,実践を通じて学びます。
ディープラーニングのライブラリとしては,TensorFlowを中心に使用します。
- 目的
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・Pythonでディープラーニングのプログラミングができるようになる。
・ディープラーニングに必要なデータを,取得,変換して用意できるようになる。
・ディープラーニングでの画像解析について,主な手法を学び,実践する。
・ディープラーニングでのテキスト解析について,主な手法を学び,実践する。
- カリキュラム
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詳しくはこちら
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 OpenCV6.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-gram8.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
- 費用
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