
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。
統計・機械学習講座
通常講座
Sスタンダード
アーカイブ講座(録画販売中)
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。
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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。
すうがくぶんかのオリジナルテキスト
デジタルデータ(PDF)をメール添付にてお送りいたします
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。
・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)
・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
・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
・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
・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。
講座名 | Deep Learning入門【JDLA E資格対応】 |
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担当講師 | |
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 |
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。
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準備物 | ・筆記用具 |
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。
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1ヶ月 | 2ヶ月 | 5ヶ月一括 |
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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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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。
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講座名 | 動画内容 | 講師名 | 受講料 | |
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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) | |
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) | |
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) | |
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) |
年度別 講座情報
年度 | |
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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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