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深層学習の基本的な原理を理解する

深層学習の基本的な原理を理解する

~最急降下法 / 誤差逆伝播法 / CNN / GAN~
オンライン 開催

開催日

  • 2021年10月8日(金) 10時00分 17時00分

修得知識

  • 現在の深層学習の全体像
  • 深層学習の基本的な原理の理解
  • 深層学習での代表的な学習アルゴリズム
  • 先端的研究の概要の理解への橋渡し
  • 次々に発表される先端研究のおおまかな把握が楽になる
  • 効果的でユニークなアプリケーション開発

プログラム

 深層学習を実際に使ってみたご経験のある方は増えていると思います。プログラムは指示通りに動いてくれますが、一方で何かが不足していると感じませんか?それは、根本的な原理の理解です。深層学習の基本原理が理解できると、一段高い場所から深層学習が見えてくるようになります。
 本講座では、深層学習で広く用いられている代表的な学習アルゴリズムについてわかりやすく解説します。

  1. 深層学習のいろいろ
    1. 深層学習の3つの流れ
    2. 代表的な深層学習
      1. 階層型ニューラルネットワーク
      2. リカレントニューラルネットワーク
      3. 畳み込みニューラルネットワーク
      4. 深層ボルツマンマシン
  2. 最急降下法~ニューラルネットワークの基本原理~を理解しよう
    1. ニューラルネットワークを最も単純化しよう~簡単なディジタルフィルタとして~
    2. 誤差を小さくするためには
    3. 微分の復習
    4. 学習アルゴリズムの導出
  3. ニューラルネットワークに適用しよう~誤差逆伝播法 (バックプロパゲーション) ~
    1. 出力層に近い層は簡単
    2. 1層奥に入るにはアイデアが必要だった~誤差を逆に伝搬させる~
    3. 非線形性が効果的である理由を理解しよう
    4. 実際の応用例
  4. 畳み込みニューラルネットワーク
    1. 単純型細胞と複雑型細胞
    2. 畳み込み
    3. プーリング
    4. 実際の応用例
  5. 敵対的生成ネットワーク (GAN)
    1. 簡単な動作原理
    2. 実際の応用例
  6. 深層学習の課題と今後の発展
    1. 現在の深層学習の課題
    2. 今後の発展の方向性
  7. まとめ

講師

  • 萩原 将文
    慶應義塾大学 理工学部 情報工学科
    教授

主催

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受講料

1名様
: 47,000円 (税別) / 51,700円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

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  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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