ディープラーニングを始めようとしている方からは「解説書を一通り読んだが具体的にどうなのかが今一つ理解できない」、「ツールをインストールしてサンプルを試したが、その後何をやったらよいかわからない」などの声をお聞きします。 実際にディープラーニングを実務に活かすには次の一歩が必要です。開発の現場ではニューラルネットワークの各種パラメータの意味の理解や、チューニングのための各種ノウハウ (たとえば過学習への対応や層数とノード数のトレードオフ) などを、道具の使い方として体得していることが重要になります。 そこで、まず基礎知識を歴史と最新動向の両面から学び、その後ビジュアル学習ツールを使って、パラメータの変更やチューニングを実施するとどのように変わるのかを視覚的に体感していただくとともに、現場での適用事例も紹介します。 また現在、様々なディープラーニング・フレームワークがオープンソースで提供されていますが、本講座ではCaffe、TensorFlow、keras、theano、Chainerなど主要なフレームワークの特徴と用途を解説し、サンプルコードを対比しながらソースコードの一端を理解して頂き、最後に実際の開発ツールで画像認識のデモをご覧いただきます。
パソコン実習がございます。
実習にはGoogle Chrome またはMozila FireFoxブラウザのご用意を推奨しております。
Windws10 Edge ブラウザでも動作はしますが、最新アップデートが行われていて、JavaScript の動作が許可されている必要があります。
ブラウザだけあれば受講される方の持ち込みPCでかまいません。
シーエムシーリサーチからの案内をご希望の方は、割引特典を受けられます。
学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。