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ディープラーニング ハンズオンセミナー

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    新規コース(過去6ヶ月)

コース基本情報

コースタイトル ディープラーニング ハンズオンセミナー
コースコード DBC0098V  
コース種別 集合研修 形式 講義+実機演習+事前学習
期間 3日間 時間 9:30~17:30 価格(税抜) 200,000円(税抜)
主催 トレノケート
日程 会場 空席状況 実施状況 選択

2018年8月15日(水) ~ 2018年8月17日(金)

新宿LC

  空席あり

2018年9月5日(水) ~ 2018年9月7日(金)

大阪LC

  空席あり

2018年9月18日(火) ~ 2018年9月20日(木)

新宿LC

  空席あり

2018年10月3日(水) ~ 2018年10月5日(金)

名古屋LC

  空席あり

2018年10月17日(水) ~ 2018年10月19日(金)

新宿LC

  空席あり

2018年10月29日(月) ~ 2018年10月31日(水)

新宿LC

  空席あり

2018年11月12日(月) ~ 2018年11月14日(水)

名古屋LC

  空席あり

2018年11月26日(月) ~ 2018年11月28日(水)

新宿LC

  空席あり

2018年12月3日(月) ~ 2018年12月5日(水)

大阪LC

  空席あり

2018年12月19日(水) ~ 2018年12月21日(金)

新宿LC

  空席あり

2019年1月21日(月) ~ 2019年1月23日(水)

新宿LC

  空席あり

2019年3月4日(月) ~ 2019年3月6日(水)

新宿LC

  空席あり

2019年3月18日(月) ~ 2019年3月20日(水)

新宿LC

  空席あり

※「キャンセル待ち」でお申し込みの方には、別途メールにてご連絡いたします。
※「実施確定」表示のない日程は、お申し込み状況により開催中止になる場合がございます。
※ トレノケート主催コース以外の空席状況は、残席数に関わらず「お申し込み後確認」と表示されます。
※ トレノケート主催コース以外では、主催会社のお席を確保した後に受付確定となります。

詳しくはお問い合わせください。

ワンポイント

本研修は受講前にeラーニングの事前学習(9時間)が必要となります。 本研修の研修時間(21時間)と合わせ、合計30時間の学習時間となります。

対象者情報

対象者
データサイエンス及び機械学習に興味のある方 情報システム部門 企画部門 設計・製造部門 研究開発部門 データ活用部門・事業部門 セールス/マーケティング部門 品質管理やリスク管理部門 サービスプロバイダー/ITベンダー等
前提条件
何らかのプログラミング経験をお持ちの方

学習内容の詳細

コース概要
人工知能(AI)の主要技術であるディープラーニングの数学からプログラミング、Azure上のGPU搭載マシンでの学習計算まで、ハンズオン形式により知識やスキルを効率よく習得できます。
数学やプログラミングの基礎から始まり、Chainerによる実装、Azure上のGPUマシンでの計算、画像・時系列・自然言語の取扱い方も含めた実践的な実装まで3日間で幅広く学べる内容となっています。
学習内容
1. イントロダクション
  - 人工知能・機械学習・ディープラーニングの違い
  - ディープラーニングを学ぶ流れ

2. 微分
  - 微分は『何』が求まるの?
  - 微分は『何』に使えるの?
  - 高校の復習と偏微分

3. 線形代数
  - スカラー、ベクトル、行列の違い
  - 行列の足し算、引き算、掛け算
  - 行列積のサイズ感
  - 機械学習でよく使う演算(転置、逆行列)

4. 重回帰分析
  - ベクトルによる偏微分
  - 線形モデルの定義(入力変数が複数)
  - 評価関数の定義
  - 微分による評価関数の最小化

5. Python入門
  - Jupyter notebookの使い方
  - 変数と関数
  - リスト・タプル・辞書
  - 制御構文(for文とif文)
  - クラス

6. Python演習
  - ディープラーニングに必要なアルゴリズム演習
  - Numpyを用いた線形代数演算演習

7. Azure / Docker入門
  - Azureとは
  - Data Science VMとは
  - Azure上のGPU搭載マシンの環境構築
  - GPU計算の速度を体感しよう
  - Dockerとは
  - Dockerイメージからコンテナを作成

8. ディープラーニングの数学
  - ニューラルネットワークの概念
  - 線形変換
  - 非線形変換(活性化関数)
  - 手計算でニューラルネットワーク
  - 最急降下法、確率的勾配法

9. ディープラーニングの実装1
  - Chainerの基礎
  - Chainerで1入力1出力の非線形回帰を試そう

10. ディープラーニングの実装2
  - ChainerのTrainerを使おう
  - Pandasでデータを読み込もう
  - Chainerで多入力3出力の分類を試そう

11. 画像処理入門
  - 画像処理の基礎(OpenCV)
  - 画像処理で代表的な処理
  - 画像処理でよく用いられる特徴量

12. CNNを用いた画像処理
  - CNNを用いたクラス分類の実装
  - GPU使用による高速化

13. RNNを用いた時系列解析
  - 時系列解析の基礎
  - 時系列データの特徴量
  - RNN(LSTM)を用いた回帰の実装

14. RNNを用いた自然言語処理1
  - 自然言語処理の基礎(Mecab)
  - 自然言語処理でよく用いられる特徴量
  - NNを用いた文書のクラス分類

15. RNNを用いた自然言語処理1
  - RNN(Seq2Seq)を用いた機械対話の実装

実習/演習内容詳細

ソフトウェア/ハードウェア
Microsoft Azure
Chainer

ご注意・ご連絡事項

受講特典:Azure 5万円使用権 (試用期限1ヶ月)がついてきます。
本研修は受講前にeラーニングの事前学習が必要となります