Excelではじめるディープラーニング(Deep Learning)講座
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。
セミナー基本構成
※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 2016, Excel 2013, Excel 2010のいずれか
Mac ：Microsoft Excel 2016 for Mac
（Excel for Mac 2011ではサードパーティ製のアドインが必要です）
料金
※開始より60分までの間で内容にご満足いただけなかった場合、全額返金いたします。
定員
12名（先着順）会場とスケジュール
今後の開催日程については、順次公開いたします。
