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【AIデータサイエンス実務応用編】Pythonで実践！ディープラーニング
本セミナーは終了致しました。
受講区分 会場
開催日時 2020-03-25（水）　9:30～16:30
講師 合同会社茄子ラボ 代表社員
茄子評価株式会社 代表取締役
那須川公認会計士事務所
日本アクチュアリー会正会員 公認会計士
那須川　進一　氏

あずさ監査法人で会計監査（2年）、マーサージャパン株式会社にて退職給付債務計算、M&Aデューデリジェンス、ストックオプションの公正価値評価等の業務を経験（6.5年）　その後、博報堂系デジタル広告会社デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社でDMPを活用した広告配信技術の研究・開発（4.5年）　株式会社justInCaseに共同創業者として参画、スマホのセンサーデータを解析してスマホ扱いの丁寧さを数量化、保険料を個別に設定するロジックの作成などに従事
https://nasu-shin-accounting.themedia.jp/

概要 昨今画像認識、自然言語処理等の精度が飛躍的に向上しており、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）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います。
本セミナーでは、特別な環境構築が不要なGoogle Colaboratory上で、データ分析領域において一般的に用いられるPythonを使用して、深層学習の基本概念や実践方法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。
深層学習についての事前知識は不要ですが、深層学習準備として機械学習やPythonコーディングの入門知識を習得されたい方は3/12(木)開催「【AIデータサイエンス実務基礎編】Pythonで体感！はじめての機械学習」の受講をおすすめします。
セミナー詳細 １．体感！ディープラーニング超入門：Pythonの演習をおこないながら本日の内容をダイジェスト
（１）基本的なディープラーニングライブラリ
（２）人工知能
（３）ニューラルネットワーク
（４）ディープラーニング
※3/12(木)開催「【AIデータサイエンス実務基礎編】Pythonで体感！はじめての機械学習」の演習事例で復習をおこないます。

２．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

３．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（Microsoft Cognitive Toolkit）
　（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

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

５．質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影はご遠慮ください
補足事項 普段お使いのPC をご持参いただき、Google Colaboratory (Jupyter Notebook; ブラウザ上) 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、Wi-Fiに接続可能かつGoogleDriveに接続可能なPCをご持参ください。Googleアカウントはご自身でご用意ください。
・ 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。
※昼食をご用意いたします。

※本セミナーのキャンセル期限は3/18(水)の12時です。（開催１週間前に資料の一部を送付するため。）
【セット申込み回数券必要枚数】
①2/25セット：2回分
②3/12セット：3回分
③2/25＋3/12との3回セット：3回分 

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