IoT・IT研修


※受講料は消費税を含みます。

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5/30 -5/31

機械学習 基礎理論編

受講料¥ 32,000 (消費税込)
開催日 2019年5月30日(木) 〜5月31日(金)
研修時間午前10時~午後5時
学習目標

・機械学習に関する基礎知識を学習します。
・ニューラルネットワークの学習アルゴリズムを数学的な部分まで含めて学習します。
・深層学習に関する基礎知識と活用領域を学習します。
・CNN、RNNといった深層学習の中核をなすアルゴリズムを学習します。
・実際にそれらのニューラルネットワークを実装して、学習過程の可視化を行い実践でも扱えるようになります。

研修内容

  1.  ニューラルネットワークとディープラーニング
     (1)ニューラルネットワークとディープラーニング
     (2)教師あり学習と教師なし学習
     (3)ニューラルネットワークとは
     (4)確率的勾配降下法
     (5)連鎖律と誤差逆伝播法
     (6)多層ニューラルネットワークの問題点
     (7)ディープラーニングとは
     (8)多層NNの欠点の克服
     (9)よく用いられるニューラルネットワークの簡単な解説
  2.  TensorFlow概論
     (1)TensorFlowとは?
     (2)TensorFlowのインストール
     (3)TensorFlow ver2.0について
     (4)宣言型・命令型
     (5)APIについて
     (6)MLOpsを意識した様々な機能
     (7)TensorFlowLite
     (8)大規模分散処理
     (9)コミュニティー
  3.  TensorFlow実装入門
     (1)tf.keras API
     (2)手書き文字認識の実装(マルチパーセプトロン)
     (3)畳み込みニューラルネットワーク
     (4)クロスエントロピー
     (5)手書き文字認識の実装(畳み込みニューラルネットワーク)
  4.  TensorFlowの活用法
     (1)TensorBoardを用いた可視化
     (2)TensorFlowにおけるモデルの保存
     (3)RNN(RecurrentNeuralNetwork)
     (4)ゲート付きRNN
     (5)TensorFlowにおけるRNN実装

 ※ 本内容は、TensorFlow Ver.1を使用したものです。
   今後、TensorFlow Ver.2へのバージョンアップに伴い、関連する部分の講義内容を変更することがありますことをご了解ください。

前提知識

・高校卒業レベルの理系数学の知識(微分、行列演算)
・基本的なPythonのプログラミング

備考使用ソフト:Python3、TensorFlow
開催場所ドリーム・コア 5F  マルチメディア実習室4
研修形式講義・PC演習(Windows)
募集人数18名(最少催行人数:7名)
申込締切日2019年5月14日(火)
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