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 日程調整中


  • 目的
  • ・深層学習の基礎を習得できる
    ・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

  • 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。
    当コースを通して、実務で使える技術を習得できます。

  • 講義内容
  • 1.ディープラーニングの概要
     ・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

  • 備考
  • ・当コースは、オンライン研修に対応します。

    ・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。

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