Deep Learning入門

2019年度後期(10月-2月)開講分、お申込受付中です。こちらからお申込みいただけます。

DeepLearning

講座の概要

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。

受講にあたって

受講にあたって役に立つ知識
・統計検定2級程度の統計学の知識(初級統計学
・高校数学の知識(大人のための高校数学IIB
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。

カリキュラム

10月 : パーセプトロンとその数理 (MLP)
・パーセプトロンのアーキテクチャについて説明します。
・単純パーセプトロンと多層パーセプトロンの表現力について議論します。
・多層パーセプトロンの学習について議論します。

11月-12月 : 多層ニューラルネットワーク (DNN)
・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。
・ニューラルネットワークの母集団モデルと最尤推定について説明します。
・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。
・プログラミング演習

1月 : 畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
・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。
・プログラミング演習

2月 : 再帰型ニューラルネットワーク (RNN, LSTM)
・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。
・プログラミング演習

お申込み

お申し込みは、お申込フォームからお願いします。
※お手数ですが、件名について『Deep Learning入門』を選択のうえ送信をお願いします。

名称 Deep Learning入門
講師 竹川洋都
日程 毎週土曜日 10:00-12:00, 10/5-2/22(年末年始休み12/28, 1/4)
場所 知恵の場別館 5F 会議室E
※会場が変更となった際には、事前にご連絡をさしあげます。
教科書 講師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 24,500円/月
持ち物 ・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
・特にtensorflow, keras, chainerをインストールしておいてください(わからなければ、初日にPCを持ってきていただければ大丈夫です)。

お申込

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お問合せ内容 詳細


開講スケジュール

第1講 10月5日
第2講 10月12日
第3講 10月19日
第4講 10月26日
第5講 11月2日
第6講 11月9日
第7講 11月16日
第8講 11月23日
第9講 11月30日
第10講 12月7日
第11講 12月14日
第12講 12月21日
第13講 1月11日
第14講 1月18日
第15講 1月25日
第16講 2月1日
第17講 2月8日
第18講 2月15日
第19講 2月22日