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コース概要

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  【ライブ】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 (ULC97R)


本コースは、オンライン(ライブ配信)でご受講いただくコースです。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 講習会(集合教育) コースコード ULC97R
レベル 応用・実践
開催言語 日本語  
受講料 203,500 円(税込)  185,000円(税別)
期間 1日
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」氏による実践コースです。本コースでは、ディープラーニング(ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレント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。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(2.x)、Keras(2.x)およびPyTorch(1.x)を使用します。※実習環境のバックアップとして個人のGoogleアカウントの用意をお願いいたします(注意事項参照)。
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.ディープラーニング(ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク)の理論を説明できる
2.TensorFlow(2.x)、Keras(2.x)、PyTorch(1.x)を用いて、ディープラーニング(ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク)を実装できる
受講対象 ディープラーニング(ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク)について、理論を踏まえた上で実装したい方
前提知識 「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)(eラーニング)コースを修了していること。
注意事項 本コースはオンライン(ライブ配信)です。ご自宅やサテライトオフィスでご受講いただくコースです。
お申込み、日程変更/キャンセル締切日は、コース開始日の7営業日前です。Webサイトでのお申込み締切日は9営業日前です。
講座内ではTensorFlow(2.x)、Keras(2.x)およびPyTorch(1.x)の実装を紹介します。
Googleアカウントの用意(個人のもの)をお願いいたします。(当社実習環境が正常に動作しない場合の代替手段として「Google Colaboratory」を使用いただきます)。
電子教材 当社の研修コースにおいて、電子教材の使用を開始しております。電子教材を使用する コース一覧 と電子教材配信サービスの 動作環境 について、事前にご確認ください。なお、ベンダー認定コースにつきましては、各ベンダーが提供する電子教材閲覧サービスを利用いただく場合がありますので、上記の「注意事項」にてご確認ください。※新入社員研修は、紙教材コースと電子教材コースとでコースコードが異なりますので、ご確認ください( 「新入社員研修電子教材/紙教材コース一覧」 )。
関連コース <前提コース>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~
関連コースマップ システム基盤共通-AI
関連情報 ライブ配信接続パターンは、「3.ビデオ会議ツール + クラウド接続」になります。

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)」等
開催スケジュール
開催地 日程 時間
東京 2021/09/13   09:30 - 17:30
(注1) 開始日の1週間前までに「講習会受講票」を、郵送、FaxまたはE-mailで送付いたします。(春の新入社員研修を除く)
ご受講前に、「講習会受講票」で開始・終了時間、会場(教室番号)を必ずご確認ください。
なお、開催時間内に、1日あたり1時間程度の休憩時間があります。