Chainerによるニューラルネットの作成＜実習セミナー＞

【講師】

　新納浩幸　氏：茨城大学　工学部　情報工学科　教授（博士（工学）

【プログラム】

　1　ニューラルネット

　　1.1　ニューラルネットの概要
　　1.2　ニューラルネットによる回帰と識別

　2　最急降下法と誤差逆伝播法

　　2.1　ニューラルネットにおける学習
　　2.2　目的関数
　　2.3　最急降下法

　3　Chainer の基本

　　3.1　合成関数と計算グラフ
　　3.2　計算グラフを利用した勾配計算
　　3.3　Chainer 基本オブジェクト
　　　3.3.1　Variable
　　　3.3.2　functions
　　　3.3.3　links
　　3.4　最適化
　　3.5　最急降下法の作成実習

　4　feed-forward ニューラルネットワーク

　　4.1　2乗誤差による目的関数
　　4.2　クロスエントロピーによる目的関数
　　4.3　feed-forward ニューラルネットワークの作成実習

　5　畳み込みニューラルネットワーク

　　5.1　畳み込みニューラルネットワークの概要
　　5.2　畳み込みニューラルネットワークの作成実習

　6　リカレントニューラルネットワーク

　　6.1　リカレントニューラルネットワークの概要
　　6.2　リカレントニューラルネットワークの作成実習

【受講料】

・47,000円[税別]／1名

　◆ノートＰＣをご持参ください。