深層学習講座

講座内容

全6回のPythonを用いた深層学習の講義です。
ニューラルネットワークを使った機械学習について学び、多層パーセプトロン、
畳み込みニューラルネット、リカレントニューラルネットワーク、転移学習、
オートエンコーダ、学習済みモデルの利用とファインチューニング、
といった深層学習の各種モデル構築や応用手法を一連の演習を通じて学びます。

対象者

機械学習講座を修了している方、Python言語の機械学習を含む科学計算ライブラリを一通り利用し、その内容について理解している方を対象としています。
実務でPythonを用いたデータ前処理と簡単なモデル構築を行った経験や分析結果を業務で活用した経験のある方も対象としております。

その他

講座の進め方

各講座はZoomを用いてオンラインで開催されます。各講座により授業数は異なりますが、全ての講座で1授業を2時間の構成です。また各授業ごとに演習課題(2時間程度想定)があります。受講者の方には次の授業前までに演習課題の提出が必要となります。演習課題は講師が採点をして結果を返却します。

サポート体制

やむを得ない事情で授業を欠席した場合は、授業の録画を視聴することができます。

授業に関する質問は講師がメールで受け付けます。

終了評価

修了評価を実施しております。講座の修了が認められる受講者にはメールで修了書を送付いたします。

演習課題の提出を講師が評価します。

アンケート及びフォローアップ

各講座は修了後にアンケート調査、さらに１年後にフォローアップ調査を実施をします。