【全4回】【初・中級者向け】TensorFlowで学ぶディープラーニング・CNNの理論と実装 #14

ディープラーニングが流行っているようなので気になる方も多いかと思い、企画させて
いただいています。
これまでは1〜2回にCNNまでの理論展開の話とTensorFlowの実装の話を詰め込んで
いましたが、分量が多過ぎて時間内に消化できないとの声を多数頂きましたので、4回
コースにリニューアルいたしました。

概論1時間、理論面4時間、実装説明1〜2時間、演習1〜2時間ほどの時間配分で実施
できればと思っています。

1ヶ月で基本的なニューラルネットワークやCNNの理論的な内容の理解に加えて、TensorFlow
を用いたコードの解説や演習を通して実装面もご理解いただけるようにできればと考えて
います。

・機械学習とディープラーニング（深層学習）の違いが説明できるようになります
・線形回帰からニューラルネットワーク、ディープラーニングまでのモデル拡張の流れに関して理解できます
・TensorFlowの基礎的な使い方が理解できます
・CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を理論的に理解することが可能になります
・AlexNetやVGGNetなどの有名なネットワーク構造についての理解とその実装について理解できます

7/22(日)、7/29（日）、8/5（日）、8/12（日）
受付：15:50〜16:00
講義：16:00〜18:00

※
4回中1~2度くらいの欠席であれば個別でフォローアップ会を実施しますので、どうしても1~2日
合わないという方はご相談いただけますと嬉しいです。

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

・ディープラーニング入門
    　ディープラーニングの歴史
    　機械学習とディープラーニングの違い
    　ディープラーニングのアルゴリズムの種類
    　ディープラーニングの実用例

・TensorFlowとは、環境構築
　　他のディープラーニングライブラリとの比較
　　TensorFlowとは
　　環境構築、サンプルコードやサンプルデータのダウンロード

・高校数学の復習＆演習
　　様々な関数（対数関数、指数関数 etc）
　　行列の演算（和と積）
　　微分の定義と公式の復習
　　演習（ニューラルネットワークの理解に必要なものを中心にピックアップ）

・線形回帰からニューラルネットワークへの流れ
　　代表的な識別規則の構成法
　　教師あり学習と学習/推論
　　関数近似の学習を行うにあたっての3ステップ
　　線形回帰問題の学習方法
　　ニューラルネットワークへのモデルの拡張

・CNNの理論理解、TensorFlowチュートリアルを使ってのハンズオン
    　MNIST分類問題
　　ソフトマックス回帰を用いたMNIST分類をTensorFlowで動作させる
　　CNNを用いたMNIST分類をTensorFlowで動作させる
　　CNNの理論の解説
　　TensorFlowのコードの解説

・TensorFlowの実装例の解説、画像認識への応用
　　AlexNetのfinetutingを17flowersやDogs Vs Catsなどのデータセットで動かします。
　　進捗見て時間があればその他の実装例の解説なども取り扱えればと思います。

※講座内容は若干変更となる場合があります

・高校数学は大体は把握している方（アジェンダに入ってますが、あくまで復習程度です）
・実務で深層学習（ディープラーニング）を活用したい方
・ディープラーニングを用いた人工知能系のプロジェクトに興味がある方

東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は7年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
初心者向けの指導実績も多く、1,000名近い。

2016年より横浜薬科大学に在学。
薬に関する研究をすることを目標に日々勉強を重ねている。
1年次に必修科目である基礎統計学の単位を取得, 医療分野での応用を見据えて更なる学習に努めている。
4月より基礎統計について50名ほど指導したが、初学者向けの理論的な説明が『丁寧でわかりやすい』
と高い満足度を得ている。

・ノートとペン
・ノートPC
=> ある程度のスペックは欲しいので、5年以内に購入したくらいのものだと嬉しいです。
=> また、Windowsよりもmacの方が環境構築が楽なのでオススメです。

上記記載の通りです。
割引に関しましては、女性の少ない業界なので女性の参加者の割引と、懐事情を鑑みて25歳以下の
参加者への割引をさせていただければと思います。

Python+Anaconda付随のライブラリ+TensorFlowを利用できるようにしてきてください。
（当日はJupyterでTensorFlowを動かします。）
インストールがわからない方は、別途ご相談いただければ対応致します。

領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。
（個人で気軽に参加できるようにという価格設定なので、領収証発行の際は追加で2,000円の
お支払いをよろしくお願いいたします。）

・どうしても都合の合わない日程がある場合は個別でフォローアップ会を実施しますので、半分以上出席
できる方は気軽にご相談いただけますと嬉しいです。

・半分も出れないという方も教材ベースの自習中心でよければ同内容、同金額で個別指導を行えればと
考えていますので、気軽にお問い合わせいただけますと嬉しいです。