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！

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

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。

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。

• tensorflow
• numpy
• tensorboard
• scikit-learn
• 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。

領収書について

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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

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全人類がわかる統計学では、ポータルサイトを使って講座で扱う教材を受講者の皆様に共有いたします。 初めて全人類がわかる統計学の講座に参加される方は、あらかじめこちらより会員登録をお願いいたします。

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。
• 個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。
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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。