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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 |
| 受講区分 | 会場 |
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| 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 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 |
| 開催地 | カンファレンスルーム（株式会社セミナーインフォ内） |
| 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。 |
| 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 |
| お問合わせ |
株式会社セミナーインフォ セミナー運営事務局 TEL ： 03-3239-6544 FAX ： 03-3239-6545 E-mail ： customer@seminar-info.jp |