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実習 TensorFlowで始める深層学習

実習 TensorFlowで始める深層学習

～使い勝手と実装上の留意点を徹底解説～
東京都 開催 会場 開催 PC実習付き
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開催日

  • 2020年2月6日(木) 10時00分 ～ 17時00分

受講対象者

  • 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
  • 機械学習、データ解析を始めてみたい方

修得知識

  • 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

予備知識

  • 高校卒業レベルの理系数学の知識
  • 基本的なPythonのプログラミング

プログラム

　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。

  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
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講師

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会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
東京都 千代田区 神田錦町3-1
株式会社オーム社 オームセミナー室の地図
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主催

株式会社 トリケップス
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)

持参品

ノートPCをご持参ください。

  • OS: macOS X または Ubuntu
  • インストールするソフトウェア
    • Python3.6
    • TensorFlow 2.0
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