ディープラーニング基礎入門 「G検定」直前対策講座

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プログラム

日本ディープラーニング協会 (JDLA) のG検定シラバスに準拠し、下記の項目についての予想問題と、解説を行います。

  1. 人工知能 (AI) とは (人工知能の定義)
    • ILSVRC:画像認識コンテスト
    • ImageNet:大規模画像データベース
    • 手書き文字データはMNIST
  2. 人工知能をめぐる動向例題
    • 探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習
    • 人工知能分野の問題例題
      • トイプロブレム
      • フレーム問題
      • 弱いAI
      • 強いAI
      • 身体性
      • シンボルグラウンディング問題
      • 特徴量設計
      • チューリングテスト
      • シンギュラリティ
  3. 機械学習の具体的手法例題
    • 代表的な手法
    • データの扱い
    • 応用
  4. ディープラーニングの概要例題
    • ニューラルネットワークとディープラーニング
    • 既存のニューラルネットワークにおける問題
    • ディープラーニングのアプローチ
    • CPUGPU
    • ディープラーニングにおけるデータ量
  5. ディープラーニングの手法例題
    • 活性化関数
    • 学習率の最適化
    • 更なるテクニック
    • CNN
    • RNN
    • 深層強化学習
    • 深層生成モデル
  6. ディープラーニングの研究分野例題
    • 画像認識
    • 自然言語処理
    • 音声処理
    • ロボティクス (強化学習)
    • マルチモーダル
  7. ディープラーニングの応用に向けて
    • 産業への応用
    • 法律
    • 倫理
    • 現行の議論

会場

ちよだプラットフォームスクウェア
101-0054 東京都 千代田区 神田錦町3-21
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