K18 深層学習

概要

深層学習の理論を把握したうえで、畳み込みニューラルネットワークを用いた画像解析等について、演習を行いつつ、実践上の留意点を含めて習得する。

講師

中井悦司(グーグル)、シモセラ・エドガー(早稲田大学)、山口光太(サイバーエージェント)

到達目標

以下の知識およびスキルの取得を目標とする。
‐深層学習の理論および技法の理解。
‐ツールを用いて深層学習を実問題的に適用し、知識や知見を得る技能の習得。

準備学習・前提知識

‐統計解析の基礎知識
‐微分積分、線形代数の基礎知識

履修時間

時数:8コマ  時間数:12時間

2021年度 計画

第1回予備知識(1)座学
第2回予備知識(2)座学
第3回畳み込みニューラルネットワーク入門(1)座学
第4回畳み込みニューラルネットワーク入門(2)座学
第5回データの準備、前処理座学
第6回総合演習(1)演習
第7回総合演習(2)演習
第8回ビジネス上の事例紹介座学

評価方法

レポート(100%)

テキスト・参考書

‐中井悦司(著)、TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶ ディープラーニングの仕組み、マイナビ出版、2019
‐Peter Flach(著)、機械学習 ─データを読み解くアルゴリズムの技法─、朝倉書店、2017
‐巣籠悠輔(著)、詳解ディープラーニング、マイナビ出版、2019
‐人工知能学会監修、他(著)、深層学習 Deep Learning、近代科学社、2015
‐Trevor Hastie、他(著)、The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition、Springer、2017
‐Ian Goodfellow、他(著)、Deep Learning、The MIT Press 、2016

受講方法

オンライン

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2021年度 K18
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