Deep Learning (ディープラーニング/深層学習) とは、ニューラルネットワークを多層化した機械学習の手法 (狭義には4層以上) です。本講座では、人工知能とは何か、ディープラーニングの基礎となる「ニューラルネットワーク」、「機械学習」の基礎を学んだうえで、「ディープラーニング」の基礎を学びます。また、ビジネスでの利用のためにDL用フレームワーク (ツール) などについても、現在の状況を紹介します。
なお、当該セミナーでは日本ディープラーニング協会 (JDLA) が主催する「G (ジェネラリスト) 検定」を受験する方にも役に立つように、G検定向けの問題集も参考資料として進呈します。
なお「G検定」は6月に続き2018年11月24日 に行われます。
G検定合格に必要な、深層学習が機能するしくみ、機械学習の代表的数種の機能の解説を行い、人工知能が高性能になるしくみを理解できるように説明します。また、日頃の疑問を解決するため、テキスト以外のQ/Aの受付も致します。
- 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
- 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
- 機械学習の具体的手法例題
- 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、CPU と GPU
- ディープラーニングにおけるデータ量
- 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
- 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
- ディープラーニングの応用に向けて
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