本セミナーでは最近注目されているDeep Learning (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最新の手法までを網羅的に紹介します。
　応用事例では、アプリケーション例を幅広く紹介するとともに、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
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. 識別層
5. ニューラルネットワークの学習
   1. 逆誤差伝搬法
   2. プレトレーニング
   3. その他の方法
6. 汎化性を向上させるための手法
   1. drop out
   2. max out
   3. オートエンコーダ
7. その他のディープラーニングのモデル
   1. 制約ボルツマンマシン
   2. Deep Belief Network
8. ディープラーニングのツール
   1. Theano
   2. Caffe
   3. chainer
9. 画像認識分野における活用事例
   1. 物体認識
   2. 物体検出
   3. 顔器官・姿勢推定
   4. セグメンテーション
   5. 強化学習
10. おわりに