Excelではじめるディープラーニング(Deep Learning)講座

全1回
オンライン教室

さまざまな最先端技術で利用されている「深層学習(Deep Learning)」の数理・動作原理を、エクセルを使って基礎から解説します。ディープランニングをテーマにしたセミナー・講習会は無数に存在します。しかし、そのほとんどがRやPhythonの使い方や、応用方法だったりするため、本セミナーでは「Deep Learningの基本的な数理・仕組み」について、エクセルを利用して理解することを目的とします。

受講対象

これからディープランニングはますます発展することが予想されます。そのために基本をしっかり理解してみたいと考えている方から、純粋に最近はやりのディープランニングに興味がある方、ディープランニングを使ったデータ処理、解析をしてみたいと考えている方まで、幅広い人を対象とします。

セミナー内容

・深層学習(Deep Learning)の仕組みを理解する
・畳み込みニューラルネットワークの仕組みを理解
・計算結果を解釈する

PythonやRを使ったプログラミング経験のない方ほど歓迎します。本セミナーではプExcelを使い、演習を通して学んでいきます。

上の手書きの数字画像を見てください。人には画像から各数字を認識することができますが、コンピューターは一体どのように識別するのでしょうか？以前はコンピューターに教え込むことが基本でした。ところが２０世紀になるとニューラルネットワークという画期的な方法が開発されました。人間や動物の神経細胞を真似たニューロンを積み重ね、ネットワークを構成し、コンピューター自ら学習させることを可能にしたのです。本セミナーではニューラルネットワークを多層に構造化したディープランニングの仕組みを理解し、演習ではディープランニングにおける画像識別をエクセルで実践します。

演習がある、質問ができる

講義による説明だけでなく演習時間をしっかり設けることで、具体的な活用方法を「体感」することができます。いただいた質問は講師が講義中になるべく返答しますので、疑問点をすぐに解消しながら学ぶことができます。

欠席保証

講義ごとに動画を撮影しておりますので、欠席があってもビデオ補講を受けることができます（ビデオ補講はインターネット配信）。

※カリキュラム内容は進捗等によって変更されることがあります。

セミナー監修

門田　実（かどた　みのる）

＜講師略歴＞
ニューヨーク大学・コロンビア大学にて物理数学の博士号を取得。ニューヨーク大学講師、米国政府の研究機関IPRCでデータサイエンティストとして勤務、立教大学助教授（統計学）、フィラデルフィア州立大学（Temple University,Japan）国際ビジネス学科准教授、外資系IT企業データサイエンティストなどを歴任し同時に執筆活動を行う。衛星画像分析、行動分析、マーケティングデータ分析、人事データ分析など様々なデータ分析に従事した実績を持つ。

担当講師

岡崎凌

※日程により一部講師が変わる事があります。

セミナー基本構成

全1回

講義100分 / 演習60分 / 質疑応答20分

※開催回ごとに多少構成が変わることがあります。

お持ち物と注意事項

ノートPC（Microsoft Excel 分析ツールを使用）、筆記用具（ペン、ノートなど）
※必要環境
　Windows：Microsoft Excel 2010 以降
　Mac ：Microsoft Excel 2016 for Mac 以降
※Office 365（サブスクリプション）版も対応可能です。
※ アドイン「ソルバー」追加のご案内
講義でExcelアドイン「ソルバー」を使用致します。下記の手順より、お使いのExcelに追加をお願いします。