ディープラーニングの基礎理解と概念、仕組みと設計、実践技術

セミナー趣旨

セミナープログラム

１．機械学習とは何か？
　1.1 機械学習が目指すもの
　1.2 機械はデータから知識を獲得する
　1.3 機械学習の種類
　　a. 教師あり学習
　　b. 教師なし学習
　　c. 教師なし学習と人工知能
　1.4 深層学習（ディープラーニング）モデルの鳥瞰

２．深層学習への道のり
　2.1 ニューラルネットワークの基礎
　　a. 単純パーセプトロン　～機械学習の事始め～
　　b. フィードフォワードニューラルネットワーク
　　c. パターン認識問題
　　d. 誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）
　　e. ニューラルネットワークの技術的問題点
　2.2 深層学習へ
　　a. 事前学習という考え方
　　b. 自己符号化器と積層自己符号化器
　　c. 深層学習の真相
　　d. その他の深層学習モデル（CNN）
　　e. 表現学習とは何か
　　f. 深層学習は一言でいうと○○をしている！

３．深層学習の基本技術（必須な基本技術）
　3.1 基本的な技術[１]（勾配降下法について）
　　a. 確率的勾配降下法（SGD）
　　b. 勾配法の様々なアルゴリズム（Adam、AdaMax、AMSGrand法など）
　3.2 基本的な技術[２]（パラメータの初期化について）
　　a. 入力データの初期化
　　b. 学習パラメータの初期化（Xavier、Heの方法）

４．より進んだ実践技術（運用の際の考え方と注意点）
　4.1 過学習
　　a. 過学習とは
　　b. 学習するときはコレに注目せよ　～学習誤差の指標～
　　c. 過学習の問題と見抜き方　～過学習は最悪のアプリを導く～
　4.2 正則化法
　　a. 正則化技術で過学習を緩和させる
　　b. 様々な正則化アルゴリズム（重み減衰、ドロップアウト、バッチ正則化）
　4.3 その他の最新技術
　4.4 口伝の実践技術
　　a. 層の設計について
　　b. 学習がうまくいかないときの対処
　　c. 設計の際の重要な考え方
　　d. 事前学習の秘められたもう一つの可能性

５．本講座の総括といくつかの話題

セミナー講師

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