Tensorflowで手軽に始める深層学習

〜深層学習の解説からTensorFlowの活用法〜

【PC実習付き・定員20名】

★世界的に圧倒的なユーザーを誇るフレームワーク「TensorFlow」
その概要から、実習を交えての計算グラフ実装・学習の可視化といった活用法まで、TensorFlowを気軽に始める為の入門セミナーです

講師

シンギュラリティ株式会社　取締役CTO　新村 拓也 先生

■ご略歴
2014年11月:　シーエイトラボ株式会社設立
2014年4月:　東京大学 工学部精密工学科卒業
2016年7月:　シンギュラリティ株式会社設立
■専門および得意な分野・研究：
・確率統計
・自然言語処理
・深層学習

受講料

1名54,000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43,200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

＜実習用ＰＣに関するご注意＞
セミナーで使用するPCは弊社にて用意いたします。
お手持ちのPCを希望される方は弊社までお問い合わせください。
※持込による値引きはありません。
  
■はじめに
　機械学習や深層学習、はたまたAIという言葉が巷に流行り始めて結構たちました。この講義では機械学習の手法の一つである深層学習についての基本的な仕組みやロジック、応用分野を理解して、実際に手を動かしながらコードの１行１行で何が行われているかを理解しながら深層学習のプログラムを実行していくのがこの講義の狙いです。この分野に手を出したいけどなかなか出す機会がない、プログラムを実際にチュートリアルで動かしたことはあるが、ただ動いているのを確認できただけで、実際に中で行われていることはわからないという方は、是非この講義を通してこの分野に足を踏み入れる契機にしてもらえればと思います。

■ご講演中のキーワード
機械学習/深層学習/TensorFlow/ニューラルネットワーク/畳み込みニューラルネットワーク

■受講対象者
・機械学習を始めたばかりの方
・深層学習に興味があるかた
・TensorFlowを知りたい、使ってみたい方
・今まで他の分野（Webなど）でプログラミングはしたことがあるが機械学習、データ解析を始めてみたい方

■必要な予備知識
・高校卒業時の理系数学の知識
・基本的なPythonのプログラミング

■本セミナーで習得できること
・機械学習に関する基礎知識
・ニューラルネットワークの仕組み
・深層学習の基礎知識
・深層学習の活用領域
・TensorFlowの概要
・TensorFLowを用いた計算グラフの構築
・TensorFlowを用いたニューラルネットワークの構築方法
・TensorFlowを用いた畳み込みニューラルネットワークの構築方法
・TensorBoardを用いた学習の可視化

セミナー内容

1. ニューラルネットワークとディープラーニング
　1) 機械学習入門
　　(ア) 機械学習とは
　　(イ) 教師あり学習、教師なし学習
　　(ウ) 機械学習の活用領域
　　(エ) 機械学習の手法
　
　2) ニューラルネットワーク入門
　　(ア) ニューラルネットワークとは
　　(イ) ニューラルネットワークの特徴
　　(ウ) ニューラルネットワークの学習ロジック
　　(エ) 確率勾配法
　　(オ) 連鎖律
　　(カ) 誤差逆伝播法
　　(キ) 多層ニューラルネットワークの欠点
　
　3) 深層学習入門
　　(ア) 多層NNの欠点の克服
　　(イ) グーグルの猫
　　(ウ) 深層学習の活用領域
　　(エ) 近年の深層学習の研究、活用動向

2. TensorFlow入門
　1) TensorFlowとは
　2) TensorFlowの導入
　3) TensorFlowの特徴
　4) 計算グラフについて
　5)TensorFlowで計算グラフ実装　 （実習）
　6) 手書き文字認識
　7) ネットワークの説明
　8) TensorFlowでニューラルネットワーク　 （実習）
　9) プログラムの改善点　
　10) 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）　
　11) TensorFlowdで畳み込みニューラルネットワーク　 （実習）

3. TensorBoardによる学習の可視化
　1) TensorBoardとは　
　2) TensorBoardを使うには
　3) TensorBoardの各種機能解説
　　(ア) Scalars
　　(イ) Images
　　(ウ) Graphs
　　(エ) Distributions/Histograms
　　(オ) Embeddings
　4) これまで作成したネットワークをTensorBoardで可視化　 （実習）
　5) 質疑応答