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現場で使えるディープラーニング基礎講座【東京25期】
講座概要
| 講座名 | 現場で使えるディープラーニング基礎講座 東京25期 |
|---|---|
| 講座時間 |
32時間(1回4時間×全8日程) |
| 料金 |
327,800円／1名（税込） |
| 定員 | 各回25名（最少催行人数10名） |
| 前提知識 | |
| 修了条件 |
期日までに下記のクリア |
※ 情報理論講義動画:機械学習・ディープラーニングのための応用数学講座に含まれる「情報理論」オンライン動画講義
カリキュラム
DAY1DAY2DAY3DAY4DAY5DAY6DAY7DAY8
ディープラーニング講座を通しての課題
ディープラーニング基礎 前半
- パーセプトロン
- ニューラルネットワーク
- 活性化関数
- 順伝播計算
- 出力層の設計
- 予測関数
- バッチ処理
- 損失関数
ディープラーニング基礎 後半
- ミニバッチ学習
- 微分
- 最急降下法
- 勾配法
- 誤差逆伝播法
学習の最適化
- 勾配法の学習を最適化させる方法
- 重みの初期値
- 機械学習と純粋な最適化問題の差異
- ニューラルネットワーク最適化の課題
- 最適化戦略とメタアルゴリズム
- 過学習と正則化
- バッチ正規化とその類似手法
- ドロップアウト
- 荷重減衰
ディープラーニングの様々なモデル
畳み込みニューラルネットワーク
- CNN概要
- 畳み込み層
- プーリング層
- lm2col
その他話題
- データ拡張
- 構造出力
- CNNで扱うデータの種類
中間発表
CNNの様々なモデル
- 著名なCNNモデル
- 物体検出タスクとCNN
- セマンティックセグメン テーションタスクとCNN
自己符号化器
生成モデル
- 生成モデルとは
- 変分自己符号化器
- 敵対的生成ネットワーク
機械学習で扱うデータと典型的なタスク
- 画像データ
- 時系列データ
- テキストデータ
- データの権利
再帰型ニューラルネットワーク
- 再帰型ニューラルネットワーク概要
- シンプルなRNN
- LSTM
- GRU
- RNNの発展モデル
- その他の話題
自然言語処理における深層学習
- 自然言語処理と深層学習
- 自然言語処理の基礎
- word2vec
- 系列変換モデル
- アテンション
- トランスフォーマー
- 外部メモリを持つニューラルネットワーク
- その他の話題
最終発表
強化学習
- 強化学習の基礎1
- 迷路問題
- 強化学習の基礎2
- 強化学習の各種手法
- Deep Q-Network
- カートポール問題
- AlphaGO
- 逆強化学習
- 深層強化学習の実用面での課題
転移学習
軽量化技術
高速化技術
開催日程
東京会場
25期
DAY1：2021/04/24(土) 14:00～18:00
DAY2：2021/05/08(土) 14:00～18:00
DAY3：2021/05/22(土) 14:00～18:00
DAY4：2021/06/05(土) 14:00～18:00
DAY5：2021/06/19(土) 14:00～18:00
DAY6：2021/07/03(土) 14:00～18:00
DAY7：2021/07/17(土) 14:00～18:00
DAY8：2021/07/31(土) 14:00～18:00
講師： 日熊 悠太、大倉 俊平
場所：スキルアップＡＩ 水道橋オフィス （地図はこちら）
東京都千代田区神田三崎町3-3-20 VORT水道橋Ⅱ 5階
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