Deep Learning入門【JDLA E資格対応】

集団授業 / 統計・機械学習講座

統計・機械学習講座

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アーカイブ講座（録画販売中）

深層学習の基礎から応用までを実践形式で

本講義ではディープラーニング（深層学習）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。

※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。

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講座概要

Overview

Deep Learning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、Deep Learning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、Deep Learningのアーキテクチャや学習に関して基本的な解説からスタートし、普遍性定理や誤差逆伝播法といったDeep Learningの重要なトピックを中心に理解を深めることを目指します。

教科書

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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

Deep Learningのアーキテクチャの仕組みや学習について、その基本的な部分を数学的に理解する。

前提とする知識

・統計検定2級程度の統計学の知識（初級統計学初級統計学【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多層ニューラルネットワーク (DNN)

・ニューラルネットワークの概要を説明します。
・多層ニューラルネットワークのアーキテクチャについて説明します。
・普遍性定理 : 多層パーセプトロンの表現力について紹介します。
・勾配降下法について紹介します。
・誤差逆伝播法とそのアイディアについて説明します。
・正則化について説明します。
・プログラミング演習

02畳み込みニューラルネットワーク (CNN, ResNet)

・畳み込み層とプーリング層について説明します。
・畳み込みニューラルネットワークの順伝播の流れを説明します。
・畳み込みニューラルネットワークの誤差逆伝播法について説明します。
・residual blockについて説明し、ResNetについて説明します。
・プログラミング演習

03再帰型ニューラルネットワーク (RNN, LSTM, transformer)

・再帰型ニューラルネットワークについて説明します。
・再帰型ニューラルネットワークの誤差逆伝播法について説明します。
・RNNの勾配消失問題とLSTMについて紹介します。
・transformer、特にattention機構について紹介します。
・プログラミング演習

04発展的な話題

・機械学習の説明可能性について触れ、 Grad-CAMなどの手法を紹介します。
・セマンティックセグメンテーションについて触れ、U-Netなどの手法を紹介します。

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受講生の声

Voice

インタラクティブに授業に参加できたことが本当に有難かったです

受講講座Deep Learning入門

インタラクティブに授業に参加できたことが本当に有難かったです。
今知りたいこと、疑問に思ったこと、些細なことでも丁寧に教えてくださいました。
おかげさまで難しい学習も毎回楽しく勉強できております。ご担当の内場先生は授業が分かりやすいだけでなく、ジョークの引き出しも豊富でいつも圧倒されています（笑）
Attention機構は資料を見ても全然理解できなかったので本講座で紹介されてよかった

受講講座Deep Learning入門

NNの概念は理解できた。Attention機構は資料を見ても全然理解できなかったので本講座で紹介されてよかった。
難しいコンセプトが大変わかりやすく理解できた

受講講座Deep Learning入門

内場先生の説明スピードがちょうどよく、難しいコンセプトが大変わかりやすく理解できた。特にCNNについては以前受けた講義よりさらにわかりやすかったです。

講座情報

Information

講座名	Deep Learning入門【JDLA E資格対応】
担当講師	内場崇之
開講スケジュール	土曜クラス : 13:00-15:00 2022年4月9日～2022年8月27日 ※4月30日、8月13日土曜日は休講です。
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 ※ テキスト代は受講料に含まれています。
受講料	税込24,500円/月
お支払い方法	クレジットカード決済お手続き方法は「ご利用ガイド」をご確認ください。
準備物	・筆記用具・anaconda3(ダウンロードはコチラ)をインストールしたパソコン。また講義ではpytorchを用いますが、授業中に案内します。

特記事項

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）
アーカイブ視聴のみの受講も可能です。

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受講料のお支払いについて

Payment options

Deep Learning入門講座のクレジットカード決済フォームです。（決済にはStripeというサービスを使っています。）

下記のボタンを押すと該当する集団講座のチケットをご購入いただけます。

消費税については内税(10%)です。
全てのチケットの有効期限はご購入日より1年となっていますのでご注意ください。

※ボタンを押すと、stripeの決済ページへ遷移します。

1ヶ月	2ヶ月	5ヶ月一括
Choose an amount Deep Learning入門一ヶ月	Choose an amount Deep Learning入門二ヶ月	Choose an amount Deep Learning入門五ヶ月

アーカイブ講座の動画販売

Archive video

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。

視聴期限は5年

自分のペースで学習できます。

開講時と同じ受講料

お気に入りの講師の
過去の講義も購入できます。

Slackにて質問できます

アーカイブ講座の場合も、
質問等は受け付けます。

注意事項

アーカイブ講座の動画購入をご検討いただく場合は、下記についてご確認をお願いいたします。

お持ちのGoogleアカウントに閲覧権限を付与する形で共有いたしますので、gmailアカウントをご連絡いただきます。
受講料は、開講時と同じ受講料となります。
動画の視聴期限は購入後、5年となっております。
講座内容に関するご質問等がある場合で、Slack以外でのご質問をご希望される場合はお問合わせください。（別途受講料が発生する個別指導での対応となる場合がございます。）

開講中講座の途中参加について

開講中の講座でも、参加時までに終了した講義はアーカイブ動画（講義の録画）にてご受講いただけます。
講義内で直接講師にご質問いただけますので、特にお急ぎでなければ、開講中の講座がおすすめです。
開講中の講座をご希望の方はこちらからお申し込みください。

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	122,500円（24,500円/月）	お申し込み
Deep Learning入門【JDLA E資格対応】 2021年後期	全19回（各120分）	内場崇之	122,500円（24,500円/月）	お申し込み
Deep Learning入門【JDLA E資格対応】 2020年後期	全19回（各120分）	竹川洋都	122,500円（24,500円/月）	お申し込み
Deep Learning入門【JDLA E資格対応】 2020年前期	全19回（各120分）	竹川洋都	122,500円（24,500円/月）	お申し込み

年度別講座情報

年度
全年度共通	本講座はカリキュラム等について全年度共通です。

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