深層学習の基礎から応用までを実践形式で
本講義では深層学習（Deep Learning）の基礎から応用までをPythonを使いながら実践的な形式で学んでいきます。
※2023年度前期(10月ｰ2月)のご受講、および、アーカイブ講座の動画販売についてお申し込み受付中です。アーカイブ視聴による参加、途中参加も可能です。
集団授業
Deep Learning入門【JDLA E資格対応】
統計・機械学習講座
通常講座
Sスタンダード
開講中
アーカイブ講座（録画販売中）
講座概要
Overview
深層学習は画像認識を筆頭に、多くの問題に対して高い精度を示してきました。一方で、深層学習は他の機械学習手法に比べ、まだまだその学習の仕組みに関して多くの謎が秘められています。この講座では、深層学習の構造や学習に関して基本的な解説からスタートし、誤差逆伝播法などといった深層学習の重要なトピックを足がかりにして、深層学習の理解を深めることを目標とします。
教科書
- 書籍
すうがくぶんかのオリジナルテキスト
- 送付方法
デジタルデータ（PDF）をメール添付にてお送りいたします
※ テキスト代は受講料に含まれています。
講義の目標
– 深層学習を数学的な表現を通して理解できるようになること
– 深層学習の各手法を実践的な課題に対して適切に応用できるようになること
前提とする知識
・統計検定2級程度の統計学の知識（統計学入門【R・統計検定2級対応】）
・高校数学の知識（大人のための高校数学IIB）
カリキュラム
Curriculum
01機械学習の基礎（第1章）
– 人工知能と機械学習の歴史
– 機械学習とその分類
– 教師あり学習
02ソフトマックス回帰モデル（第2章）
– ソフトマックス回帰モデルとは
– ソフトマックス回帰モデルの学習
– 勾配降下法
– 過剰適合と過小適合
– ソフトマックス回帰の性質
– 分類問題に対するモデル評価
03ニューラルネットワーク（第3章）
– 多層ニューラルネットワークのアーキテクチャ
– 多層ニューラルネットワークの学習：誤差逆伝播法
– 勾配消失問題とReLU
– 勾配降下法の周辺
– 汎化
04畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の仕組み（第4章）
– 畳み込み層
– プーリング層
– CNNの弱点とその克服に向けて
05転移学習（第5章）
– 転移学習とは
– 隠れ層と特徴量抽出
– VGG16とImageNet
06再帰型ニューラルネットワーク（RNN）とその発展（第6章）
– 単純な再帰型ニューラルネットワーク
– スキップ接続の追加
– LSTM
– GRU
– 勾配のクリッピング
07Transformer（第7章）
– 埋め込み層
– attention機構
08機械学習の数理の基礎（第8章）
– 教師あり学習の統計的学習理論
– 高次元データにおける学習の注意点
09機械学習における最適化問題（第9章）
– 最適化問題とは
– 勾配降下法とその周辺
– Newton法
受講生の声
Voice
講座情報
Information
| 講座名 | Deep Learning入門【JDLA E資格対応】 |
|---|---|
| 担当講師 | |
| 開講スケジュール |
土曜クラス : 13:30-15:30
2023年10月14日～2024年3月2日
*2023年10月14日開講に変更となりました
12月30日土曜日は休講です。 ※詳細はこちらのカレンダーをご確認ください。 |
| 受講方法 |
Zoomによるオンライン講座 |
| 教科書 | すうがくぶんかのオリジナルテキスト |
| 受講料 | 税込24,500円/期（税込122,500/5期一括） ※お支払い期日の詳細はこちらのカレンダーをご確認ください。 |
| お支払い方法 |
クレジットカード支払いは本ページ下部「受講料のお支払いについて」よりお願いいたします。 |
| 準備物 | ・anaconda3(ダウンロードはコチラ)をインストール済みのパソコンもしくは Python の pip 環境が整っているパソコン。また、講義ではPyTorchを用いますが、詳細については授業中に案内します。 |
| 動画共有 | 授業は録画されます。録画（アーカイブ動画）は授業終了から5年間オンラインにて繰り返しご視聴いただけます。（ダウンロード不可） 詳細はこちらのページをご確認ください。 |
| その他 | 初回講義での体験受講が可能です。 |
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Pick up
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| 1期分 | 2期分 | 5期一括 |
|---|---|---|
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2020年前期分よりオンライン授業を録画し、授業の録画販売（アーカイブ販売）を行っております。
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自分のペースで学習できます。
開講時と同じ受講料
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過去の講義も購入できます。
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質問等は受け付けます。
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| 講座名 | 動画内容 | 講師名 | 受講料 |
|---|---|---|---|
| Deep Learning入門【JDLA E資格対応】 2022年前期 |
全19回 （各120分） |
内場 崇之 | 24,500円/期（122,500円/5期一括） |
| Deep Learning入門【JDLA E資格対応】 2021年後期 |
全19回 （各120分） |
内場 崇之 | 24,500円/期（122,500円/5期一括） |
| Deep Learning入門【JDLA E資格対応】 2020年後期 |
全19回 （各120分） |
竹川 洋都 | 24,500円/期（122,500円/5期一括） |
| Deep Learning入門【JDLA E資格対応】 2020年前期 |
全19回 （各120分） |
竹川 洋都 | 24,500円/期（122,500円/5期一括） |
年度別 講座情報
| 年度 | |
|---|---|
| 全年度共通 | 本講座はカリキュラムについて大幅な違いはございません。 |
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