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より実践的な知識を身につけるための土台作り

ディープラーニング基礎

研修期間

1日6時間×1日＝計6時間

研修費用

少人数からご要望に応じ、カスタマイズしてお見積りいたします。

研修の目的

  • ●精度向上でよく用いられるテクニックや、非構造データでのディープラーニングについて実機を使って学習します。
  • ●よく使われる精度改善方法を2個以上あげる事ができるようになります。
  • ●簡単な画像データでCNNモデルを作る事ができるようになります。
  • ●簡単な時系列データでRNNモデルを作る事ができるようになります。
対象者
  • AIエンジニアを目指す方
  • AIを外注したい営業職の方
  • 「ディープラーニング概論」コースを修了済み、または同等知識を有する方
    • ※Pythonの基本文法、pandasやNumPyなどのデータ処理ライブラリの基本用法、基本的な機械学習手法、CSVでのDLモデルプログラミングの知識を有する方
関連研修のご案内

機械学習概論

ディープラーニング概論

１日

1.オリエンテーション
コースのねらい／学習目標／研修概要と進め方／研修の構成

2.画像データでのディープラーニング
CNNの概要／Pythonプログラミングでの実装／画像の水増し

3.時系列データでのディープラーニング
RNNの概要

4.時系列データでのディープラーニング(承前)
Pythonプログラミングでの実装

5.よく使われる精度向上法
バッチ正規化／ドロップアウト転移学習

■こちらから参考記事（コラム）をご覧いただけます。

『AI利活用の推進に求められる人材育成とは』
一般社団法人日本ディープラーニング協会　事務局長　岡田隆太朗氏

  • ※教材構成・カリキュラム等は一部変更される場合がございます。予めご了承ください。
対象となる階層
  • 内定者・新入社員
  • 中堅社員
  • 管理職
  • 役員
研修分野
  • 実務
  • 資格試験対策研修
  • ヒューマンスキル
  • 語学