TensorFlow・Kerasを用いたディープラーニング実装入門（パソコン実習付き）

★パソコン実習付き！
★これから実装をしようとする方のための理論と実装。
★ディープラーニング、Python によるデータ処理。

講師

(株)情報医療（MICIN, Inc.）CTO
東京大学招聘講師　巣籠 悠輔 先生

講師紹介
■主経歴等
Gunosy, READYFOR の創業メンバーとして、エンジニアリング、デザインを担当。
大学院修了後は電通にてデジタルクリエイティブの企画・制作、ディレクションに従事。Googleニューヨーク支社勤務を経て、株式会社情報医療（MICIN, Inc.）を共同創業。
東京大学工学部システム創成学科卒（首席）、東京大学工学系研究科技術経営戦略学修了。

■著書
・「詳解 ディープラーニング -TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理-」（著、マイナビ出版、2017.05.30）
・「Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装 (impress top gear)」（著・訳、インプレス社、2016.10.07）
・「Java Deep Learning Essentials」（著、Packt Publishing社、2016.05.30）

■専門および得意な分野・研究
○機械学習・深層学習を用いたデータ分析
　　・画像処理、自然言語処理、時系列データ処理等
　　・医療情報、金融情報
○アプリケーション開発
　　・ウェブ、iOS、Android開発

■本テーマ関連学協会での活動
・東京大学 Deep Learning基礎講座の講師を担当

受講料

1名46,440円(税込（消費税8％）、資料・昼食付)
＊1社2名以上同時申込の場合 、1名につき35,640円
＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

セミナーポイント

■参加対象
　Anaconda、TensorFlowのインストールを自力で出来て、機械学習・ディープラーニングおよび実装に興味ある方。

■受講にあたって
 ① 各自、パソコンを持参下さい。
 ② 事前に必ずインストールをお願いします。（インストール手順は記事の最後にあります）
　インストールに関する当社へのお問合せはご遠慮願います。
 
■講座のポイント
　ディープラーニングの研究はますます活発になり、勢いをとどめることを知りません。そのおかげもあり、ディープラーニングを実装するための環境がどんどん整備され、学習コストも下がりつつあります。
　そこで、本セミナーでは、ディープラーニングの基礎から応用までを、理論だけでなくTensorFlow・Kerasを用いた実装まで行うことで、ディープラーニングを実務に活かしていくための知識の習得を目指します。

■受講後、習得できること
・ディープラーニングの基本理論から応用まで
・ディープラーニングにおけるデータ処理のテクニック
・Pythonによるデータ処理の基本から応用まで
・TensorFlow・Kerasによるディープラーニング手法の実装

セミナー内容

 1.TensorFlow 概要
　1.1　TensorFlow の基本処理
　1.2　TensorBoard について

2.機械学習入門
　2.1　様々なPython ライブラリの活用
　2.2　ロジスティック回帰の理論と実装

3.ディープラーニング入門
　3.1　ニューラルネットワークの概要
　3.2　多層パーセプトロンの理論と実装
　3.3　モデルの評価について
　3.4　TensorFlow と Keras の比較
　3.5　ディープにする上での課題

4.ディープラーニング実践
　4.1　実装におけるテクニック
　4.2　活性化関数、ドロップアウトの効果
　4.3　より高度なテクニック

5.ディープラーニングの応用事例

※内容は一部変更・追加などがある可能性があります。

＜インストール手順＞

 ①【Anaconda のインストール】

・GUI による Anaconda のインストール
　Anaconda のダウンロードページ
　https://www.continuum.io/downloads
から、Python 3.X version を選択し、インストーラをダウンロードしてください。
インストーラを実行し、画面の指示に従うとインストールが完了します。

コマンドプロンプトあるいはターミナルを開き、

$ python --version
Python 3.X :: Anaconda 4.X (x86_64)
となっていることを確認してください。

・pyenv を用いた Anaconda のインストール

$ git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv

にて pyenv をインストールした後、

$ echo 'export PYENV_ROOT="${HOME}/.pyenv"' >> ~/.bash_profile
$ echo 'export PATH="${PYENV_ROOT}/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bash_profile

$ exec $SHELL

で pyenv を読み込んでください。その後、

$ pyenv install anaconda3-4.2.0
$ pyenv global anaconda3-4.2.0

とすれば完了です。

コマンドプロンプトあるいはターミナルを開き、

$ python --version
Python 3.5.2 :: Anaconda 4.2.0 (x86_64)

となっていることを確認してください。
 
 
②【TensorFlowのインストール】

コマンドプロンプトあるいはターミナルから、

$ pip install --upgrade pip
$ pip install tensorflow

とすれば完了です。

$ python

で Python インタプリタを起動し、

>>> import tensorflow as tf

と打ってエラーがでなければ問題ありません。