【ゼロから学ぶ】ディープラーニング理論入門

概要

本講座では、ディープラーニングの最も単純な構造であるニューラルネットワークの仕組みをわかりやすくお伝えいたします。

ディープラーニングを実装するためのフレームワークは急激に充実して来ていて、実装のハードルは下がりつつあります。しかし、より適切にあるいは効果的にこの技術を使えるようになるには、原理の理解が欠かせません。本講座では、ディープラーニングの学習や予測のメカニズムを理論ベースで解説いたします。講義では、基礎的な内容から理解が難しいとされる誤差逆伝播法までを網羅し、ニューラルネットワークの動作原理の完全理解を目指します。

「ディープラーニングのはじめの一歩を踏み出したい方」から「実装したことはあるが理論も知りたいという方」まで、幅広い方々にオススメな内容となっております。

※当講座の想定受講者は、高校の数学の基礎がわかる方です。具体的には、微分、総和記号（シグマ）の基本を理解していれば問題ありません。
※受講後は【tensorflowで学ぶ】ディープラーニング実装入門に進んでいただくと実装の流れもマスターしていただけます。

この講座で得られること

• ニューラルネットワークの学習・予測のメカニズムの理解

内容

• 機械学習の歴史
• 機械学習の基本
• ニューラルネットワークとは
• 活性化関数
• 多層パーセプトロン
• 損失関数と最適化
• 誤差逆伝播法の仕組み
• ディープラーニングの流れ
• RNN、CNNの紹介

※内容は一部変更になることがございます。

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。

持ち物

• PC・タブレットなど（資料閲覧用）
  
• メモ用紙(計算用)

こんな人におすすめ

• 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

吉川武文
東京大学大学院にて機械学習を用いた生物データ解析の研究を行う。学部では生物情報科学を専攻。生物から得られるビッグデータの解析や生物学における理論のシミュレーション、モデリングなどにも精通。東京大学理科二類最高点合格、日本生物学オリンピック金賞・本選一位などの受賞歴を持つ。

領収書

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受付・入場時間

開始の15分前から

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全人類がわかる統計学とは

株式会社AVILENが運営するサービスです。統計学・機械学習の学習用サイト全人類がわかる統計学を運営、管理するほか、社会人向けのAI人材やデータサイエンティスト育成のための教育事業を行なっております。 統計学や機械学習を、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。