Deep Learning入門

2020年度前期(5月-9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

4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。

5月-6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

7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

8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, 5/9-9/26 (7/25, 8/15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。

開講日程が5月開始9月終了に変更になりました。

場所 知恵の場別館 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

5月9日開始に変更になりました。7月25日土曜日、8月15日土曜日は休講です。

土曜
10:00〜12:00
第1講 5月9日
第2講 5月16日
第3講 5月23日
第4講 5月30日
第5講 6月6日
第6講 6月13日
第7講 6月20日
第8講 6月27日
第9講 7月4日
第10講 7月11日
第11講 7月18日
第12講 8月1日
第13講 8月8日
第14講 8月22日
第15講 8月29日
第16講 9月5日
第17講 9月12日
第18講 9月19日
第19講 9月26日