深層学習／ディープラーニング（E資格）

ディープラーニング（Deep Learning、深層学習）技術の理論と実装をテーマとした研修・セミナーを実施します。JDLA E資格にも対応。
講師の派遣やオンライン研修、講座内容のカスタマイズについてもお問い合わせください。

深層学習／ディープラーニング（E資格）

ディープラーニング研修・セミナーの受講対象

機械学習研修・セミナーの受講対象

数学の学習経験・プログラミング経験のある方を対象とした研修内容です。修了するとケーススタディ講座をスムーズに受講できます。
本講座ではPythonの基礎知識やライブラリの操作方法については取り扱いません。不安がある方はPython＋数学講座からの受講をおすすめします。

プログラミング経験者

プログラミング経験者
Pythonやライブラリについて学習経験がある方
プログラミング経験(言語問わず)がある方は参考書で補完可

数学の学習経験のある方

数学の学習経験のある方
数学に抵抗のない方は参考書でも補完可
目安：大学数学学習経験あり

カリキュラム

ニューラルネットワークの概念

  • ニューラルネットワークの仕組みと構造

正規化/半教師あり学習等

  • 過学習と対処法
  • 半教師あり学習
  • マルチタスク学習　等

CNNの理論と実装

  • 像処理の基礎と実装方法

RNNの理論と実装

  • 時系列処理の基礎と実装方法

AttentionTransformer

  • 分散表現
  • Attention

生成モデル

  • VAEとGAN、DCGAN

強化学習と深層強化学習

  • 強化学習の基礎と実装方法/最近の流行り

ビジネス活用

  • 開発環境やビジネスでの活用方法

スケジュール

DAY 1
順伝播型ネットワーク
DAY 2
正規化/半教師あり学習等
DAY 3
最適化/二次手法の近似/最適化戦略
DAY 4
CNNの基礎/仕組みの理解と実装
DAY 5
CNNの各手法/VGGやResNet等
DAY 6
RNNの基礎/仕組みの理解と実装
DAY 7
AttentionTransformer, BERT など
DAY 8
生成モデル/ VAEとGAN等
DAY 9
強化学習
DAY 10
開発運用