PythonによるRNN・LSTM入門

概要

本講座のテーマはRNN・LSTM（再帰型ニューラルネットワーク）です。講座内では、RNNやLSTMのメカニズムを解説しながらKerasを用いた実装をハンズオン形式で行います。

現在RNNは時系列データの解析や自然言語処理の手法として使用され、機械翻訳などにおいて大きな成果をあげています。また、自然言語処理においては音声認識技術と合わせて音声による指示や会話など、多くの用途に応用されています。

本講座ではRNNの基礎をわかりやすく解説し、実際にKeras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RNN・LSTM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
  
• Keras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
  

この講座で得られること

• RNN・LSTMの基本的なメカニズムとkerasによる実装方法の習得
• RNNで何ができるか俯瞰的に捉えられる

カリキュラム

• 系列データ
• RNNの概要・応用例
• SimpleRNN
• LSTM
• Kerasによる実装
• RNNの発展

※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。

事前準備・持ち物

Python3をインストールしたPCの持参をお願いいたします．

また以下のライブラリをインストールするようにお願いいたします。

• jupyter notebook
• numpy
• keras
• matplotlib

また，講義はJupyter Notebookを用いて行いますので，インストール頂いたほうがスムーズに講座を受けることが可能です．
※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。

こんな人におすすめ

• 最短ルートでRNNやLSTMを学びたい方
• 自然言語処理や時系列のデータを扱いたい方
• 人工知能を利用した事業などに興味がある方

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。

領収書

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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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全人類がわかる統計学 領収書発行フォーム

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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• 最小遂行人数は「3名」です。開催日の前日までにこの人数に達しない場合は中止となります。ただし、複数の媒体で募集を行っているので、本サイトの申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開催になる場合がございます。もし、中止が決定した場合はその時点で「全額返金」し、登録しているメールアドレスにご連絡させていただきます。
  

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。