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。
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。
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
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 |