Pythonで学ぶ畳み込みニューラルネットワークの入門講座

本講座では、ディープラーニングの基本技術である畳み込みニューラルネットワークについて、その基礎及び構成方法の基本を紹介します。人工知能や機械学習について概観した後、特に、ニューラルネットワークの基礎的な計算方法や、ネットワークの構成方法、またニューラルネットの学習方法について基礎から紹介します。また、それらの基礎技術を踏まえた上で、畳み込みニューラルネットについて、構成方法と動作の基礎を紹介します。

1. 機械学習と畳み込みニューラルネットワーク
   1. 学習と機械学習
   2. ディープラーニングの成果
      • AlphaGo
   3. 人工知能とは
      • 強いAIと弱いAI
   4. 機械学習とは
      • 教師あり学習
      • 教師なし学習
      • 強化学習
   5. 機械学習の方法
      • 演繹と帰納
      • オッカムのカミソリ
      • ノーフリーランチ定理
      • データセットの構成方法
   6. さまざまな機械学習
   7. 進化的計算
   8. 群知能
   9. 強化学習
   10. ニューラルネットワーク
   11. 畳み込みニューラルネットワーク・ディープラーニング
2. 畳み込みニューラルネットワークの基礎・構成と使い方
   1. 人工ニューラルネットワーク
   2. 人工ニューロンのモデル
      • 結合荷重、しきい値、伝達関数
   3. ニューラルネットワーク
      • 階層型ネットワーク
   4. ニューラルネットワークの学習
      • バックプロパゲーション
   5. バックプロパゲーションによるニューラルネッワークの学習
   6. バックプロパゲーションの原理
      • 誤差の逆伝搬
   7. バックプロパゲーションのアルゴリズム
      • コンピュータプログラムによる実装
3. ディープラーニングと畳み込みニューラルネット
   1. ディープラーニングとは
   2. ディープラーニングの基礎
      • インターネット、ビッグデータ、ハードウェア技術の進歩
   3. ディープラーニングの具体的技術
      • 自己符号化器、畳み込みニューラルネットワーク
   4. 畳み込みニューラルネットワーク
   5. 画像処理と画像フィルタ
      • 画像フィルタと畳み込みフィルタ
   6. 画像フィルタの実際
      • 畳み込みフィルタの適用方法
   7. 畳み込みニューラルネットの概念
      • 階層型ニューラルネットの特殊な形式
   8. 畳み込みニューラルネットの構造
      • 畳み込み層とプーリング層
   9. 畳み込みニューラルネットワークの構成方法
      • 畳み込みそうとプーリング層の機能
   10. 畳み込みニューラルネットによる画像認識
       • コンピュータプログラムによる実装
4. 機械学習・ディープラーニングの現状
   1. 機械学習・ディープラーニングでできること
   2. 機械学習・ディープラーニングの課題
      • 学習結果の解釈
      • 学習方法の設計
      • 他の手法との融合
• 質疑応答