Course
ディープラーニングハンズオンセミナー
対象者
・E資格を取得して、エンジニアとしてのキャリアを一歩先に進みたい方 ・機械学習・ディープラーニングなどの AI 技術について、関連する数学も含めて体系的に学びたい方 ・AI 案件を任されるようになり実務をこなすための基礎を身に付けたい方
Summary
サマリー
日程
3日間
費用
165,000円
(税込)
形式
オープンコース
事前予習
あり（動画コンテンツ、申込み後配布）
受講環境
使用環境：Google Colaboratory ブラウザ：Google Chrome ディスプレイ：2 画面推奨
Value
研修の特徴
機械学習・深層学習（画像処理・自然言語処理）の理論と実装をハンズオン形式で学ぶ講座です。
Goal
研修の到達点
・深層学習の仕組みを理解し、実務での活用方法がイメージできる状態 ・深層学習を使用した画像・⾃然⾔語処理と AI モデル構築を実装できる状態 ・AI モデルの精度向上に向けた試行錯誤の方法を理解し、実装できる状態
Time Schedule
スケジュール
| 1 日目 | ▪イントロダクション ・人工知能 ・機械学習 ・ディープラーニング ・教師あり学習 ・学習と推論 ・機械学習の開発フロー ▪ディープラーニングの数学 ・ニューラルネットワークの構造 ・順伝播の計算 ・逆伝播の計算 ▪PyTorch 入門 ・順伝播の実装 ▪PyTorch によるネットワークの学習 ・データセットの準備 ・データセットの分割 ・ネットワークの定義 ・逆伝播の実装 ・ネットワークの学習 |
| 2 日目 | ▪オープニング ・1 日目の振り返り ▪PyTorch Lightning による簡略化 ・PyTorch Lightning とは ・ネットワークの定義と学習 ・評価指標の算出とログの記録追加 ・検証データとテストデータに対する評価の追加 ▪分類のタスクで演習 ・早期終了の実装 ・精度向上の実装 ・学習済みモデルを使用した推論 ▪画像処理の基礎 ・Pillow、OpenCV の紹介 ・フィルタ処理 ▪画像処理の理論 ・画像データの基礎 ・CNN 以前の画像処理 ・畳み込みの計算 ・パディング処理 ・プーリングの計算 ・CNN の流れ ▪画像分類 ・データセットの準備 ・畳み込み処理の実装 ・プーリング処理の実装 ・ベクトル化の実装 ・CNN の定義と学習 ・学習済みモデルの保存と推論 ▪（補足）性能改善 ・転移学習とファインチューニング ・データ拡張 |
| 3 日目 | ▪オープニング ・2日目の振り返り ▪時系列解析の理論 ・時系列データの基礎 ・時系列データに対する未来予測の考え方 ▪（補足）統計モデル ・時系列データの取得 ・Prophet を使用した時系列解析 ▪再起型ニューラルネットワークの実装 ・部分時系列の作成 ・LSTM を使用した株価予測 ▪自然言語処理の理論 ・自然言語処理とは ・カウントベース手法の理論 ▪自然言語処理の実装 ・形態素解析 ・名刺抽出の実装 ・特徴量変換の実装 ▪文書分類 ・データセットの準備 ・形態素解析と特徴量変換 ・ネットワークの定義と学習 ・自然言語処理の特徴量を変更しての実装 ▪アウトロダクション ・おすすめ学習書籍やコンテンツの紹介 ・スキルチェックテスト ・アンケート |
Q&A
よくある質問
Q
プログラミング・機械学習未経験でも受講できますか？A
未経験者から基礎を網羅できる予習動画をご視聴いただけます。こちらを学習して頂く事でセミナー受講は十分に可能です。もし、不安なようであれば早めに申し込んで頂き、予習の時間を多くとる事をおすすめしております。
Q
E 資格の次の開催はいつですか？A
次回は 2024 年 8 月 30 日（金） 31 日（土）9 月 1 日（日） 実施予定です。詳細は日本ディープラーニング協会の公式ページをご確認ください。
Q
請求書は受講前に発行できますか？A
可能です。請求書発行に関する情報は、お申込み後のメールにてご連絡差し上げます。
Q
セミナー中止の可能性はありますか？A
最少催行人数は 5 名です。セミナー開始日の 2 週間前までに最少催行人数に達しない場合はセミナーを中止いたします。中止の場合のみご連絡を差し上げております。
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