コース概要

ディープラーニングはその高い性能から大きな注目を集めています。ディープラーニングは脳神経を模したAIの一種であり、画像や、音・振動・温度のような時系列の波形データを高い精度で認識することができることから、産業応用も盛んに進められています。
今後はAIの専門家だけではなく、一般の技術者にとってもディープラーニングは必須な技術になっていくと予想されます。

本コースでは、人工知能の概要とディープラーニングの基礎理論を解説します。また最もメジャーなディープラーニングライブラリのTensorFlowとKerasを用いて、Python上にて画像認識や時系列予測の実習を行います。
今までにソフトウェア技術者、研究者、新規事業担当者など多くの方に受講いただいた人気の講座です。

・ディープラーニングの基礎理論やディープラーニングライブラリの使い方を実践を通じて理解したい方
・人工知能システムを開発する担当者、画像認識や時系列予測を行ってみたい方

にお勧めのコースです。

コース目標

このコースを修了すると、受講者は次のことができるようになります。
・ディープラーニングの仕組みや基礎理論が理解できる
・Python上でTensorFlowとKerasを使って、ディープラーニングを動かすことができる
・画像認識や時系列予測の方法が理解できる

コース内容

【講義】
1. 人工知能の概要と手法
2. ニューラルネットワークとディープラーニングの基礎

【実習】
1. 開発環境(Jupyter)とPythonの使い方
2. 多層パーセプトロンを使った画像認識
3. 再帰ニューラルネットワーク(RNN)を使った時系列予測
4. 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使った画像認識

前提条件

・プログラムの経験がある方
　（経験言語は問いません）

教材

ディープラーニングの概要と実習
教材: Python, Jupyter, TensorFrow, Keras