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コース概要

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巣籠悠輔による ディープラーニング基礎講座~TensorFlowとKerasによる実装~ (UAI11D)


本コースは、ディープラーニング研究の第一人者である「巣籠悠輔」氏によるコースです。巣籠氏のプロフィールは関連情報をご参照ください。

学習形態 eラーニング コースコード UAI11D
レベル 応用・実践
開催言語 日本語  
受講料 50,000円 (税別)   +
期間 8週 標準学習時間 3時間
コース概要 ディープラーニング研究の第一人者である「巣籠悠輔」氏によるコースです。本コースでは、機械学習の基礎から、ディープラーニングの要であるニューラルネットワークについて、理論および実装について学習します。パーセプトロン、ロジスティック回帰など、ディープラーニングを理解する上で必須となる手法を扱います。実装のプログラミング言語としてPython、ディープラーニング向けのライブラリであるTensorFlowおよびKerasを使用します。
到達目標 本コース修了後、次の事項ができることを目標としています。
1.機械学習の概要を説明できる
2.ニューラルネットワークの理論を説明できる
3.Python、TensorFlowおよびKerasを用いて、ニューラルネットワーク(多層パーセプトロン)を実装できる
受講対象 はじめてディープラーニングを学習する方。今後、ディープラーニングを活用したシステム開発に携わる方。ディープラーニングの要となるニューラルネットワークについて、理解を深めたい方。
動作環境 OS×ブラウザ:Windows7・8.1・10×IE11・Chrome・Edge、iOS×Mobile Safari 音声:あり その他:TensorFlow/KerasをインストールできるPC(コース内で紹介されているプログラムを実行したい方のみ。詳細は注意事項をご覧ください。)
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お客様の声
前提知識 数学(偏微分、線形代数)の知識、およびPythonの基本文法の実装スキルがあることを推奨します。
注意事項 コース内で紹介するプログラムコードを実行したい方はTensorFlow、Kerasのインストールが必要です。
TensorFlow、Kerasのインストールに関するPCの要件や手順については、以下のURLを参考にしてください。
TensorFlow公式サイト<https://www.tensorflow.org/install/>
Keras公式サイト<https://keras.io/ja/>
関連コース <上位コース>巣籠悠輔による ディープラーニング実践講座~TensorFlowとKerasによる実装~
関連コースマップ システム基盤共通-AI
関連情報 巣籠悠輔氏
株式会社オートマティスト テクニカルアドバイザー、株式会社情報医療 最高技術責任者、東京大学招聘講師、一般社団法人日本ディープラーニング協会 有識者会員
Gunosy、READYFORの創業メンバーとして、エンジニアリング、デザインを担当。 大学院修了後は電通にてデジタルクリエイティブの企画・制作、ディレクションに従事。 Googleニューヨーク支社勤務を経て2016年、株式会社情報医療(MICIN,Inc)を共同創業。
2016年9月より東京大学招聘講師。東京大学工学部システム創成学科卒(首席)、東京大学大学院工学系研究科 技術経営戦略学専攻卒。
 著書「詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~(マイナビ出版)」「Java Deep Learning Essentials (Packt Publishing)」「Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装 (impress top gear)」
開催スケジュール
日程
2019/12/16   2019/12/23   2020/01/06   2020/01/13  
2020/01/20   2020/01/27   2020/02/03   2020/02/10  
2020/02/17   2020/02/24   2020/03/02   2020/03/16  
2020/03/23   2020/03/30   2020/04/06   2020/04/13  
2020/04/20   2020/04/27   2020/05/11   2020/05/18  
2020/05/25   2020/06/01   2020/06/08   2020/06/15  
2020/06/22   2020/06/29   2020/07/06   2020/07/13  
2020/07/20   2020/08/03   2020/08/10   2020/08/17  
2020/08/24   2020/08/31   2020/09/07   2020/09/14  
2020/09/28