【tensorflowで学ぶ】ディープラーニングCNN実装

概要

本講座のテーマはCNN（畳み込みニューラルネットワーク）です。講座内では、CNNのメカニズムを解説しながらtensorflowを用いた実装をハンズオン形式で行います。

CNNは近年の画像認識分野のもっとも重要な技術の一つです。実際、最近開催されている画像認識コンペティションではほぼ全ての手法がCNNをベースとしています。また、画像だけに限らず、音声認識や自然言語処理への応用研究も盛んに行われ、論文などで一定の成果が報告されています。

本講座ではCNNの基礎をわかりやすく解説し、実際にtensorflowで実装することでその威力を体験していただきます。受講後は、理論ベースでCNNの仕組みを理解し、実装も可能になっていることを目指します。

【参加条件】
・Python3の基本文法を理解している方
・tensorflowで単純なニューラルネットワーク（多層パーセプトロン）を写経でも構築したことがある方

上記の条件を満たしていない方は以下の講座を合わせて受講していただくことをこ検討ください。
・Python3の基本文法に不安のある方は、Python入門講座
・tensorflowを用いたニューラルネットワーク構築のハンズオンを体験したい方は、【tensorflowで学ぶ】ディープラーニング実装入門
・ニューラルネットワークの基本原理を学びたい方は、【ゼロから学ぶ】ディープラーニング理論入門

事前準備

Python3のインストールをお願いいたします。
また、以下のパッケージを当講座では利用しますので、当日までに動作確認をお願いいたします。

• jupyter notebook
• numpy
• tensorflow
• tensorboard
• matplotlib

この講座で得られること

• ディープラーニング及びCNNの基本原理と実装方法の習得
• CNNでなにができるか俯瞰的に捉えられる

内容

• CNNの概要、応用例
• Convolution(畳み込み)とは何か
• 畳み込み層
• プーリング層
• TensorFlowによる実装
• 実装したモデルの学習

※内容は一部変更になることがございます。

こんな人におすすめ

• 最短ルートでディープラーニングにおけるCNNを学びたい方
• 人工知能による画像認識のプロジェクトなどに興味がある方

講師

加藤　涼太
東京大学大学院にて深層学習を含む機械学習を応用する研究に従事している。趣味で競技プログラミングにも取り組んでいる。

吉田　拓真
東京大学大学院にてシステム開発の研究に従事。C++を用いて、ライブラリを使わずに独自に深層強化学習を実装したことをきっかけに機械学習に携わっている。また、ドリーム・アーツとリクルートテクノロジーズで人工知能を使ったデータ分析に従事している。

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持ち物

• Python3の実行環境と必要ライブラリ（tensorflow, pandas, numpy）をインストール済みのPC。
  ※ インストールでお困りの方はinfo@to-kei.netまでご連絡いただければ、可能な範囲で対応致します。
  ※ 講座の進行は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講したい方は、インストールをお勧め致します。

参加費

前払い
4000円

※前払いの方でキャンセルされる場合は、開催日の3日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金いたします。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了承ください。

当日現金払い
5000円 (受付時にお支払いください)

二回目の参加の方
無料

領収書

前払いの方
PayPal発行の受領書が領収書となります。 受領書ページは、PayPalの支払い完了ページで「印刷用受領書を見る」をクリックすると表示されます。 （当社よりの重複しての領収書発行は行えません。個別の領収書を必要としている方は、当日払いの方からお申し込みいただければと思います。)

当日払いの方
受付時に領収書が必要な旨と、メールアドレスをスタッフまでお申し付けください。 翌日以降に、領収書をメールにて送付いたします。

受付・入場時間

開始の15分前から

問い合わせ

イベントに関するお問い合わせはinfo@to-kei.netまでご連絡ください。

注意事項

• 講義のコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属していますので、複製はご遠慮ください。
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全人類がわかる統計学とは

統計学の学習サイト、全人類がわかる統計学を運営、管理している団体です。統計学とその関連分野について、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。