Pythonで学ぶディープラーニング入門【画像認識編】 ～ディープラーニングの基礎とCNNを使った画像認識～
- コースコード GKI-0307
- 講座日数 1日間 9:30～17:00
- 対象者 ディープラーニングを実践的に活用する方
- 前提条件 機械学習の基礎的な知識と分析手法を理解していることまたは「Pythonで学ぶ機械学習入門」を受講していること
- 推奨条件１ 基礎的なプログラミングの知識(代入、変数、関数、リスト、配列など)があることが望ましい
- 推奨条件２ NumpyやPandasなどPythonのデータ解析ライブラリの使用経験があるとなおよい
- 価格 60,000円(税別)
- 実施日程 オンライン 日程調整中
- 目的 ・深層学習の基礎を習得できる
- 概要 機械学習やデータ分析について基本的な知識・スキルをお持ちの方に向けたディープラーニングの実践的なコースで、ディープラーニングの基礎知識および具体的な手法を、座学と実機演習で学びます。実機演習では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の基本的なモデルを実装します。さらに「転移学習」や「敵対的生成ネットワーク」などCNNを応用したモデルを実装します。
- 講義内容 1.ディープラーニングの概要
- 備考 ・当コースは、オンライン研修に対応します。
・Pythonを使った基本的な画像認識モデルを実装できる
・モデルを作成し、学習する流れを体得する
当コースを通して、実務で使える技術を習得できます。
・ディープラーニングでできること
2.ディープラーニングの手法
・ディープラーニングの構成要素
・Google Colabの利用
・TensorFlowの利用
・ニューラルネットワークとディープラーニング
3.畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
4.画像認識
【演習1】TheanoとKerasを使って文字認識をしてみる
5.転移学習
【演習2】画像認識モデルに新たなモデルを追加してみる
6.敵対的生成ネットワーク
【演習3】抽出した特徴を使って実在しないデータを生成する
・当コースは、演習環境にGoogleが提供する「Google Colaboratory」を使用します。
* ご自身のGoogleアカウントをお持ちの方はご用意ください。
* お持ちでない方は、講義中のみ有効なアカウントをお貸しします。
本研修は、株式会社アイ・ラーニングの主催になります。