～最新バージョン対応～実習　TensorFlowで始める深層学習＜実習セミナー＞

セミナー趣旨

　機械学習や深層学習、はたまたAIという言葉が巷にはや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れ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。

受講対象・レベル

・機械学習を始めたばかりの方
・深層学習に興味がある方
・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

習得できる知識

・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
・TensorFlowを用いた学習の可視化

セミナープログラム

１．ニューラルネットワークとディープラーニング
　　　（１）ニューラルネットワークとディープラーニング
　　　（２）教師あり学習と教師なし学習
　　　（３）ニューラルネットワークとは
　　　（４）確率的勾配降下法
　　　（５）連鎖律と誤差逆伝播法
　　　（６）多層ニューラルネットワークの問題点
　　　（７）ディープラーニングとは
　　　（８）多層NNの欠点の克服
　　　（９）よく用いられるニューラルネットワークの簡単な解説

２. TensorFlow概論
　　　（１）TensorFlowとは？
　　　（２）TensorFlowのインストール
　　　（３）TensorFlow ver2.0について
　　　（４）宣言型・命令型
　　　（５）APIについて
　　　（６）MLOpsを意識した様々な機能
　　　（７）TensorFlowLite
　　　（８）大規模分散処理
　　　（９）コミュニティー

３．TensorFlow実装入門
　　　（１）tf.keras API
　　　（２）手書き文字認識の実装（マルチパーセプトロン）
　　　（３）畳み込みニューラルネットワーク
　　　（４）クロスエントロピー
　　　（５）手書き文字認識の実装（畳み込みニューラルネットワーク）

４．TensorFlowの活用法
　　　（１）TensorBoardを用いた可視化
　　　（２）TensorFlowにおけるモデルの保存
　　　（３）RNN(RecurrentNeuralNetwork)
　　　（４）ゲート付きRNN
　　　（５）TensorFlowにおけるRNN実装

セミナー講師

新村 拓也　氏　(株)KUNO　取締役CTO

セミナー受講料

55,000円[税別]／1名　※実習セミナーにつき1口受講はありません

※ノートPCをご持参ください。
　事前に以下のインストールをお願い致します。
　OS: Windows、MacOSXまたはUbuntu
　インストールするもの：python3.6　tensorflow ver2.0