・機械学習に関する基礎知識を理解する。
・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理解する。
・深層学習に関する基礎知識と活用領域を理解する。
・CNN、RNNといった深層学習の中核をなすアルゴリズムを理解する。
・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る。

1. 　機械学習とは
2. 　ニューラルネットワーク概論
3. 　深層学習概論
4. 　様々な領域における深層学習を用いたAIの実例
5. 　TensorFlow入門（計算グラフ構築）
6. 　ニューラルネットワークの実装
7. 　CNNの解説と実装
8. 　モデルの保存／再利用
9. 　TensorBoardを用いた各種データの可視化
10. 　RNN概要
11. 　LSTM解説
12. 　Word2Vec解説
13. 　データセット説明
14. 　データセット作成プログラム
15. 　Word2Vec実装
16. 　TensorBoradを用いた結果の評価

・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