Deep Learning入門【JDLA E資格対応】
2022年度後期の開講は中止となりました。2022年度前期講座の講義の録画は販売中です。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
4月-5月 : 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
5月-6月 : 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
7月 : 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
8月 : 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。
お申込み
2022年度後期の開講は中止となりました。2022年度前期講座の講義の録画は販売中です。こちらからお申込みいただけます。
受講のお申し込みは、お申込フォームからお願いします。
名称 | Deep Learning入門 【JDLA E資格対応】 |
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講師 | 内場崇之 |
日程 | ・土曜クラス : 13:00-15:00, 04/09-08/27, (04/30, 08/13は休講) * 詳細は下記の開講スケジュールをご参照ください。 |
場所 | Zoomによるオンライン講座 ※会場が変更となる場合があります。その際には、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 クレジットカード支払いはこちらのページから。 |
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。また講義ではpytorchを用いますが、授業中に案内します。 |
その他 | ・授業は毎回録画されます。受講月の録画は授業終了から2年間オンラインにて見放題となります(ダウンロード不可)。 ・動画視聴のみの受講も可能です。お急ぎの方は、過去講座の録画にてご受講いただけます。 |
お申込
開講スケジュール
12月25日、1月1日は休講です。
土曜日クラス 13:00〜15:00 | |
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第1講 | 4月9日 |
第2講 | 4月16日 |
第3講 | 4月23日 |
第4講 | 5月7日 |
第5講 | 5月14日 |
第6講 | 5月21日 |
第7講 | 5月28日 |
第8講 | 6月4日 |
第9講 | 6月11日 |
第10講 | 6月18日 |
第11講 | 6月25日 |
第12講 | 7月2日 |
第13講 | 7月9日 |
第14講 | 7月16日 |
第15講 | 7月23日 |
第16講 | 7月30日 |
第17講 | 8月6日 |
第18講 | 8月20日 |
第19講 | 8月27日 |