本講義は、ディープラーニング等の機械学習を用いて、これから画像解析やデータ解析を始めようという技術者の方を対象とした講義を行う予定です。歴史的な背景と基本事項を抑えた上で、実装形態なども含めた形で、データ解析への応用を解説していきます。

1. ディープラーニング概観
2. ニューラルネットワークの基本要素
   1. 素子
   2. アーキテクチャ
   3. 学習モデル
3. ニューラルネットワーク解説
   1. 第2期主力アーキテクチャ
      1. Perceptron
      2. DCNN (Neocognitron)
      3. Boltzmann Machine
   2. 第3期主力アーキテクチャ
      1. DCNN
      2. RBM
      3. DNN
4. ディープラーニングが受け入れられた理由
5. ディープラーニングパッケージ紹介
   1. Caff
   2. Chainer
   3. Pylearn2
6. DCNNの医用応用事例