みんなの統計教室 和(なごみ)

少人数セミナー

Pythonで体験するDeep Learning~画像認識の実装と評価~

Deep Learningを構築する

TVやニュースなどでAI・Deep Learningといった言葉を耳にする機会が増えていることと思います。自動運転技術やAmazon Goなどの無人店舗、チャットボットによるカスタマーサービスの自動化など、非常に多分野にわたって実用化が行われています。「AIに仕事を奪われる」とまで言われています。

中でも最近脚光を浴びている「Deep Learning」は、画像認識だけでなく音声認識や機械翻訳など、非常に多くの場面で実用化が進められるまさに最先端技術です。企業でも導入する動きや、活用できる人材に対する優遇策が活発化している一方で、その中身や扱い方を知らなければそのポテンシャルを十分に発揮させることはできません。

本セミナーでは、「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を行い方と、精度を向上させるための方法を紹介していきます。

「Deep Learning」を使ってみたい方はもちろん、プログラミング経験がない方も歓迎します。あなたの「Deep Learning」学習を始めるきっかけをお手伝いします!

受講対象 ・ディープラーニングに興味のある方
・プログラミングPython未経験の方
・ディープラーニングの実装を行いたい方
・Pythonで画像認識を試してみたい方
セミナー内容 ・AIとは/AIの種類
・AI/ディープラーニングの移り変わり
・ディープラーニング/ニューラルネットワークの仕組み
・Pythonの基本的操作
・Jupyter notebook(Pythonツール)の使い方
・ディープラーニングの実行/実行結果の確認
・ディープラーニングの学習に必要なパラメータ調整
・画像データの学習
お持ち物と注意事項 csvファイルが読み込めるソフト(Excelなど)がインストールされているPC
筆記用具(ペン、ノートなど)
 ①PythonおよびJupyter Notebookの環境構築の準備が必要となります。
 ※設定方法はお申込み後に別途ご案内させていただきます。
 ※設定がうまくいかない等ございましたらセミナー開始時刻よりお早めにお越しください。
 ②PCの貸し出しも行っております。必要な方は事前にご連絡ください。
担当講師 岡崎 凌(おかざき りょう)

<講師略歴>

大阪大学修士課程修了。大学在学中に産業科学研究所に所属し、研究員として従事しながら機械学習を用いた分析手法を導入。ニューラルネットワークによる画像認識を用いた半導体性能の判別モデルの設計と構築を行った。

実施会場 WakaLabo新宿(JR新宿駅西口より徒歩約5分)
東京都新宿区西新宿7丁目9-6 寿ビル5F Map
定員 12名(先着順)
料金 全1回 40,000円  → 36,000円 ※Webお申込み割引
※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。
お申込み締切 開催の2日前までにお申込みください。
お申し込みは下記のフォームから受け付けております。

2つの学びやすいシステム

・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)。

開催クール 開催日時
第1回 2019年08月17日(土) 13:00~17:00

お申し込みはこちら

セミナーのお申し込みは以下のフォームより承ります。




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