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【AIデータサイエンス実践編】Pythonで実践！ディープラーニング・画像分類
本セミナーは終了致しました。
受講区分 会場
開催日時 2020-01-21（火）　9:30～16:30
講師
DATUM STUDIO株式会社 取締役CAO 里　洋平　氏
DATUM STUDIO株式会社
取締役CAO
里　洋平　氏

R言語の東京コミュニティTokyo.R創立者　ヤフー株式会社で、推薦ロジックや株価の予測モデル構築など分析業務を経て、株式会社ディー・エヌ・エーで大規模データマイニングやマーケティング分析業務に従事　その後、株式会社ドリコムにて、データ分析環境の構築やソーシャルゲーム、メディア、広告のデータ分析業を経て、DATUM STUDIO株式会社を設立　Pythonデータサイエンスワークショップ講師経験豊富　著書「データサイエンティスト養成読本」（技術評論社）「ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門」（ソフトバンククリエイティブ）「Rではじめるビジネス統計分析」（翔泳社） 「戦略的データマイニング (シリーズ Useful R 4)」（共立出版）「Rパッケージガイドブック」（東京図書） 等

概要 現在、画像認識、自動運転、自然言語処理等、非構造化データ解析の複数課題において人間の性能を凌駕するようになっています。これらに共通して使われているのが深層学習（ディープラーニング）技術です。深層学習とは、人や動物の脳の神経回路をモデルにした、多層のニューラルネットワークによる機械学習の手法であり、いまやビジネスの様々な分野において生産性向上・産業競争力の発展に貢献しております。本セミナーでは、特別な環境構築が不要な Google Colaboratory上で、AI、機械学習、データサイエンス、AIデータエンジニアリングの分野において主流となりつつある Python を使用し、深層学習の基本や概念と実際にモデルを学習させながら技術を習得することができます。またディープラーニングの得意とする画像認識の基本についても演習を交えてインタラクティブに解説します。是非、ご受講をご検討ください。
セミナー詳細 １．深層学習基礎
（１）深層学習概論
（２）ニューラルネットワーク
（３）活性化関数
（４）誤差関数
（５）最適化アルゴリズム
（６）誤差逆伝搬法
（７）演習1

２．Pythonによる深層学習の実行
（１）深層学習の様々なライブラリ
　（a）TensorFlow
　（b）Keras
　（c）CNTK
　（d）Chainer
　（e）PyTorch
（２）Keras
　（a）Kerasとは
　（b）Kerasの基本操作
（３）DNN（Deep Neural Network）
　（a）DNNとは
　（b）DNNの実行

３．深層学習を用いた画像分類
（１）従来の画像分類
（２）CNN（Convolutional Neural Network）
　（a）CNNとは
　（b）CNNの実行
（３）演習3

４．質疑応答
※ 1時間に一度程度質疑応答の時間を設定します
※ 録音、ビデオ・写真撮影等はご遠慮ください
補足事項 普段お使いのPCをご持参いただき、Google Colaboratory (クラウド) 上の環境で演習しながら学ぶ体験学習型ワークショップです。特に初心者にとって障害となる環境構築は不要です。
【事前準備・持ち物】
・インターネットを使用します。Wi-Fi環境をご用意いたしますので、接続可能なPCをご持参ください。またGoogleDriveに接続可能なPCをご持参ください。
・事前配布資料「Google Colaboratory接続の手順書」を開催1週間前にメール送付しますので、開催日までにセミナー当日に持参するPCで本手順書に沿って動作確認をおこなってください。
※当日までに動作確認ができなかった方の為に、セミナー当日の9：15～から事前サポートと動作確認のお時間を設けさせていただきます。ご希望の方はお早めにご来場ください。
※回数券を使用して当セミナーにお申込されます場合、2回分の回数券が必要となります。
※当日は昼食をご用意いたします。 

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