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
  

※本講座は、動画復習対応講座でございます。受講した翌日から3日間、動画を公開いたします。聞き逃してしまった箇所の補填やより深い理解のためにお役立ていただけると幸いです！

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

柴田頼仁
慶應義塾大学理工学部にて統計学を専攻。スポーツと数字の結び付きに興味を抱き、統計学の道を志す。研究では時系列のニューラルネットワークを用いた野球の競技データ分析を行っている。

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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。

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。

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【別途領収書発行が必要な方】
別途発行手数料として1000円頂きます。必要な方はinfo@to-kei.netまでご連絡ください。領収書発行手数料と受講料金を合算した金額で発行いたします。

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

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全人類がわかる統計学とは

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