【tensorflowで学ぶ】ディープラーニング実装入門

概要

本講座ではtensorflowを用いて、ディープラーニングの最も基本的な構造であるニューラルネットワークの実装をハンズオン形式で体験していただきます。

tensorflowは最も利用者数の多いディープラーニングのフレームワークであり、Pythonから利用することが出来ます。本講座はニューラルネットワークを実際に構築しながら、tensorflowのプログラムをわかりやすく解説いたします。受講後はニューラルネットワークをを実装し、様々な問題に当てはめることができるようになります。ディープラーニングの実装やtensorflowにおいて初めの一歩を踏み出したい方にとって、非常にオススメな内容となっております

【参加条件】
・Python3の基本文法を理解している方
・ニューラルネットワークの動作原理を理解している方（推奨、理解していなくても実装は可能です）

上記については、以下の講座が深い理解に役立ちます。（本講座の理解に関しての重要度順）

• 【初心者歓迎】Python入門講座
  
• 【ゼロから原理を学ぶ】ディープラーニング入門
  
• Pythonデータ分析入門
  
• Pythonによる機械学習入門
  

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。

• tensorflow
• numpy
• tensorboard
• scikit-learn
• matplotlib

※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。

この講座で得られること

• ディープラーニング及びニューラルネットワークの基本の習得
• Pythonで簡単なディープラーニングが書けるようになる

講座一覧のフローチャート

どの講座から受講したら良いのかわからないというような方は、下記のフローチャートを参考にしていただければと思います。

内容

tensorflowを用いた多層パーセプトロンによるディープラーニングの実装

• tensorflowの概要
• MLPの設計
• 計算グラフの構築
• 学習
• 学習記録の分析
• モデルの利用
• 演習

※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やニューラルネットワークを学びたい方
• データ分析を行う上で強力な分析手法、予測モデルが必要な方
• 人工知能の仕組み、今と未来、大枠を掴み、世界を広げたい方

講師

柳浜万里
京都大学大学院にて、世界初のモデルとなる機械学習を用いた地震予測手法の開発に従事。kaggle(データ分析コンペ)にてメダル獲得経験あり。また会社で深層学習を応用したプロジェクトにも携わりつつ、法人研修の講師なども積極的に行う。

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。

領収書

【Stripeで事前決済の方】
クレジットカード会社が発行する明細を領収書の代わりとしてご利用ください。当社より重複しての領収書発行は行なっておりません。

【当日現金払いの方】
講座後のアンケートにて、「領収書が必要」にチェックを入れるようにお願いいたします。領収書をメールにて送付させていただきます。

【Paypalの方】
決済処理後にPaypalから送付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。それらが領収書の代わりとなります。また、クレジットカード会社発行の利用明細書も領収書としてご利用いただけます。（当社より重複しての発行は行えません)

受付・入場時間

開始の15分前から

問い合わせ

・メールでのお問い合わせは、info@to-kei.net　までご連絡ください。
・こちらで⇨LINE＠からもお問い合わせいただけます。（推奨）

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

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