| コースコード | BPAI005 |
|---|---|
| 旧コースコード | |
| カテゴリ | AI・IoT・ビッグデータ |
| 価格(税込) | 242,000円 |
| 期間 | 1.5日 1日目 14:00～18:00 2日目 09:00～18:00 |
| 日程 標準学習時間 | 2021/12/13～2021/12/14（オンライン） 2022/03/14～2022/03/15（オンライン） |
| 目的 | 機械学習技術の概要と数学的な背景を踏まえて、ニューラルネットワーク（DNN/CNN）の概要を理解し、問題解決のためにディープラーニングを用いて実践できるようになること |
| 概要 | 本講座では、ディープラーニングの中で使われている数学や統計理論をはじめ、ディープラーニングを学ぶ上で基本となるニューラルネットワークの仕組みを理解し、画像認識で必ず使われるCNN（畳み込みニューラルネットワーク）について学ぶことで、より実用的なディープラーニング実践力を身に付けます。 |
| 内容 | PART1 【講義】 ・機械学習の基礎 －人工知能と機械学習の歴史 －機械学習とその分類 －教師あり学習 PART2 【講義】 ・ソフトマックス回帰モデル －ソフトマックス回帰モデルと学習方法 －勾配降下法 －過剰適合と過少適合 －ソフトマックス回帰モデルの性質 －分類問題に対するモデル評価 PART3 【講義】 ・ニューラルネットワーク －多層ニューラルネットワークのアーキテクチャ －多層ニューラルネットワークの学習と誤差逆伝播法 －勾配消失問題とReLU －勾配降下法と周辺問題 －汎化 【演習】 ・Fashion-MNISTを用いた画像認識演習 多層ニューラルネットワーク編 PART4 【講義】 ・畳み込みニューラルネットワーク －畳み込み層 －プーリング層 －CNNの弱点とその克服にむけて 【演習】 ・Fashion-MNISTを用いた画像認識演習 畳み込みニューラルネットワーク編 |
| 到達目標 | |
| 前提条件 | ・高校数学程度の知識（特に微分の概念）があることが望ましい ・「機械学習による問題解決実践」をご受講済みの方、または同等レベルの知識がある方 ・PythonまたはPython以外のプログラミング経験がある方 |
| 対象者 | ・ディープラーニングで何ができるのかを知りたい方・業務でディープラーニングが必要になった方・これからAIエンジニアを目指したい方（目指している方）・ディープラーニングによるビジネス課題の解決に興味がある方・ディープラーニングの基礎を効率よく理解したい方・ディープラーニングを用いたプロジェクトに関わることになったマネジメント層の方 |
| 形式 | グループ演習あり |
| PC動作環境 | （オンライン開催の場合以下をご用意ください） ・インターネット接続環境 ・Windows、またはMacOSがインストールされたPC ※Windows 8.1、Windows 10、Mac OS X (10.13以降を推奨) ※エクセル、パワーポイントがインストールされていること ・ウェブカメラ、スピーカー（またはイアホン）、マイク ※スピーカー（またはイヤホン）、マイクの代わりに、ヘッドセットをご使用いただくと、より快適に受講いただけます。 ・ZOOM・BOXを使用します。 ・テキストはPDFデータでの提供となります。 ※快適に受講いただくために、サブモニターやタブレットを用意していただくか、事前に印刷していただくことをお勧めいたします。 |
| 定員 | |
| 会場 | |
| 主催 | 株式会社ブレインパッド |
| キャンセル ポリシー |
お申込み後のキャンセルは受け付けておりません。 コース開始日の14日前からのお申し出の場合は、キャンセル料をご請求させていただきます。 振り替え受講、または、受講者の変更をお願いしております。 振り替え受講可能期間は、申込講座の開催日以降、１年間以内に開催される講座とさせていただきます。 |
| 備考 | 【会場】集合研修の場合 以下のいずれかになります。オンラインの場合は「PC動作環境」欄を参照ください。 1) 東京 白金台（株式会社ブレインパッド本社セミナー会場） 2) 東京 浜松町（セミナー会場：ビジョンセンター浜松町 ルームM） 【演習環境】 Python（Jupyter Notebook）、keras |
芝大門塾 事務局
TEL：03-5408-1509 FAX：03-5408-0689
Email：shibajuku@hrd.toshiba.co.jp
〒105-0011 東京都港区芝公園 1-8-4 NREG芝公園ビル 東芝ビジネスエキスパート（株）
(受付時間 9:00～12:00、13:00～17:00)
土曜日・日曜日・祝日・年末年始ほか、当社休業日を除く
