本セミナーでは、最近注目されているディープラーニングについて、基礎的なところから応用事例まで紹介 します。基礎的なところでは、ニューラルネットワークとの関係から画像認識で用いられている畳み込みニューラルネットワー クとその実用事例を紹介します。 また、応用事例では、アプリケーション例を幅広く紹介します。セミナー後に実際にディープラーニングを利用できるように、 CaffeやChainerなど最新のツールを紹介します。

1. はじめに:ディープラーニングについて
2. ディープラーニングの歴史
3. ニューラルネットワークの基礎
   1. パーセプトロン
   2. 階層型パーセプトロン
   3. 誤差逆伝播法
4. 畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
   1. 人の細胞とニューラルネットワーク
   2. 畳み込み層
   3. プーリング層
   4. CNNの一般化
5. 汎化性を向上させるための手法
   1. drop out
   2. drop connect
   3. data augmentation
   4. 正規化処理
6. ディープラーニングの事例
   1. 物体認識
   2. 物体検出・歩行者検出
   3. 領域抽出・シーンラベリング
   4. 回帰・顔器官検出
   5. 複数タスクへの対応
7. ディープラーニングのツール
   1. Theano
   2. Caffe
   3. Chainer
• 質疑応答