現在AIが注目される背景にはディープラーニングの存在があります。本研修はディープラーニングの基盤となる機械学習アルゴリズム、ニューラルネットワークについての詳細を学びます。プログラミング言語Pythonを用いて、ニューラルネットワークの主要な構成要素である活性化関数、損失関数、最適化処理について、実際にプログラムを開発しながら理解を深めていきます。研修の後半ではディープラーニング用のライブラリであるKerasを活用して実践的な機械学習に取り組みます。ニューラルネットワークの基礎知識を学んだ後に、Kerasのような抽象度の高いライブラリを取り扱うことで、スムーズにディープラーニングの実装に取り組むことができるでしょう。
ニューラルネットワークやディープラーニングを学ぶ上では線形代数や微分といった数学的な知識が必要となりますが、これらは多くの機械学習初学者にとって理解の難しいものです。本研修では複雑な数式に捉われないように、実際に動作するプログラムを優先して開発することでニューラルネットワークの仕組みを学んでいきます。
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1. お申込受付について
本コースは、主催会社のお席を確保した後に受付確定となります。
お申し込みをいただいても、満席等の理由によりご受講いただけない場合がございますので、予めご了承ください。
2. 主催会社への受講者情報提供について
本コースにお申し込みいただいた受講者様の氏名・メールアドレスは、
主催会社である株式会社SHIFTおよび株式会社クロノスへ提供させていただきます。
・ニューラルネットワークの特徴について理解する
・活性化関数、損失関数、最適化処理について理解する
・エポックやバッチサイズといった学習時のパラメータについて理解する
・Kerasを活用してディープラーニングに取り組むことができる
・共有データセットを活用して機械学習に取り組むことができる
【受講対象】
・AI開発に関わっている方、もしくは予定のある方
【レベル感】
・中級
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- 受講料
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61,600円（税込）/人
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- お支払い
- 研修終了後に請求書払いとなります。
請求書は研修終了日の属する月の月末までに送付いたします。
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- 開催日数
- 1日間
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- 時間
- 10時00分～17時00分
1．機械学習
2．ニューラルネットワーク
3．ニューラルネットワークの実装
4．ディープラーニング
5．Kerasによるディープラーニングの実践
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- 事前環境確認
- ＜使用ツール＞
・Zoom
・GoogleChromeなどのブラウザ
＜環境条件＞
・インターネット接続（※推奨：有線接続、無線ブロードバンドも可）
・マイク（グループ演習等で使用します）
・サブディスプレイの利用を推奨します。
・オンライン参加時の注意事項（下記URL）を事前にご確認ください。
https://huniv.cdn.shiftinc.jp/assets/doc/online_caution_kronos.pdf
・Zoomのシステム要件は下記URLをご参照ください。
https://support.zoom.us/hc/ja/articles/201362023-System-Requirements-for-PC-Mac-and-Linux
・音声およびカメラの環境は、テストミーティング（https://zoom.us/test）で事前にご確認ください。
