Pythonで学ぶDeep Learning

全1回
オンライン教室

本セミナーでは、近年注目を集める「Deep Learning」の仕組みを理解して、まずは実装することを目標にしています。
「Deep Learning」の基礎であるニューラルネットワークの仕組みを概説し、実際にプログラミング言語「Python」を用いて画像認識モデルを実装します。その後作成したモデルの評価法と、精度を向上させるための方法を学ぶことができます。

受講対象

・ディープラーニングにご興味がある方
・プログラミングを使っての開発についても学びたい方。
・Python用ツール「Jupyter Notebook」の起動と、基本的なPython言語の入力と実行ができる方

【セミナー申込者特典】
本セミナーをお申し込みいただいた方はもれなく、約1時間の「Python入門動画」をご案内致します。事前にプログラムの入力や実行、パッケージの読み込みなどの基本的な操作を確認してから講義にご参加いただけるため、Python言語を初めて学ぶ方も安心ください！

セミナー内容

第1部 AI/Deep Learning概要

・AI/Deep Learningの歴史
・AI/Deep Learningの活用例

第2部 Pythonの基礎

・Python言語の実行方法
・Python言語の基本文法

第3部 Deep Learningの実行

・Deep Learningとニューラルネットワーク
・ニューラルネットワークの仕組み
・画像認識モデルの実装／評価

第4部ニューラルネットワークの評価

・学習パラメータ(バッチ学習／学習率／エポック)
・学習モデルの評価方法
・学習曲線

※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

岡崎　凌（おかざき　りょう）

＜講師略歴＞
2018年3月大阪大学大学院基礎工学研究科修士課程修了。2018年4月より和から株式会社にて、統計講師・データサイエンティストとして活躍。
大学院在学中より産業科学研究所に所属し、半導体データを集め画像解析システムを構築。Deep Learningを使い機械学習実用のモデルを作成し、実装まで担当した。

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60分 / 演習30分 / 質疑応答30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

・PC(Python環境である「Anaconda Navigator」のインストールが必要)、筆記用具

・「Anaconda Navigator」のインストールについて
下記公式HPよりインストールをお願い致します。
https://www.anaconda.com/products/individual
インストール方法は下記URLよりご確認いただけます。
https://youtu.be/uAd020hUMbc