DL4US
Deep Learning for us
ディープラーニング実践開発講座
Deep Learning実践開発講座は、エンジニア向けに開発されたアプリケーション指向のDeep Learning講座です。
高度な数学的知識を必要とせずに、主要な技術を一通り習得できるコンテンツです。
画像処理だけでなく、自然言語処理や生成モデル、強化学習といった最新のトピックも
含めて、実践的なコンテンツで学習を進めます。
講座の特徴と受講対象者
Pythonでのプログラミング経験があり、大学における初歩的な統計・線形代数の知識を有するもの。
より基礎研究や開発レベルの講座や、日本ディープラーニング協会のE資格検定を目指す方は、Deep Learning基礎講座(E資格対応版)を受講下さい。
演習中心の講座の内容となっている為、実際に手を動かして学習する事でより深く理解、効率的に学習が出来る様に設計されています。
各受講者へ環境構築済みのJupyter Notebookを使用するPyhtonの演習環境を提供します。
Webブラウザ上でiLectへアクセスするだけで、1GPU/人の演習環境を即時利用できます。
より実践的なDeep Learningエンジニア育成を目指します。
理論的な理解を最小限に留め、ライブラリ等を駆使して、実装をメインに、画像認識、NLP、生成モデル、強化学習など、Deep Learningの重要技術をアプリケーションに適用できる技術を学びます。
より現場での解題解決にフォーカスした講座となります。
Pythonでのプログラミング経験があり、大学における初歩的な統計・線形代数の知識を有するもの。
各回後に講義で習った内容を元にランキング形式で点数が表示される課題に挑戦して頂けます。
受講者同士で競い合って楽しみながら、より良いモデルの精度上げを目指し、深い技術の習得を目指します。
修了時に得られる技術
対象者、対象レベル
対象となる受講者像
対象となる受講者像
対象となる受講者像
講義の特徴
DL4USプログラム
01/
Introduction / 手書き文字認識,ニューラルネットワーク入門
講演 [ 講義:Deep Learningと人工知能 ]
講義: 手書き文字認識/ニューラルネットワーク入門 演習: ニューラルネットワーク ,MLP,ニューラルネットワーク, Keras, 最適化手法, 過学習対策/ 宿題: ファッション画像
02/
畳み込みニューラルネットワーク / 系列データ
CNN, データ拡張, Batch Normalization, Skip Connection
系列データで予測/ RNN基礎, LSTM, BPTT, Clipping, ショートカット, ゲート
03/
ニューラル翻訳モデル / 画像からキャプション生成
講義: ニューラル翻訳モデル, NLP/ 演習: 言語モデル, Seq2Seq, Attention
講義: キャプション生成 / 演習: キャプション生成, 転移学習, ビームサーチ, Attention, Decoder
04/
ニューラルネットで画像生成 / ニューラルネットでゲームを攻略するAI
講義: 画像生成/ 演習: 深層生成モデル, VAE, GAN / 宿題: 顔画像生成
講義: ゲームAI/ 演習: 深層強化学習
05/
最終課題(オプション)
最終課題では、受講者各自が実際の業務の課題解決を目指し、レポートを作成して頂きます。
講座を通して習得した技術を用いて、各受講者の業務の課題解決を行うプロジェクトを行って頂きます。
各々が取り組んだ課題解決のレポートを作成し最終日に各自が発表を行い、
お互いが本講座で得た事や技術の知見等を共有する事で、講座から技術の活用方法をより深く理解して頂けます。
また講師が発表に対して講評を行う事で、更なる精度の向上や手法の選択方法のアイドバイスを得る事が可能です。
FAQ - DL4US
Q. 受講者像と予め必要となるスキルのレベルを教えて下さい。
理系大学レベルの高等数学、線形代数・最適化アルゴリズム・基礎的な機械学習の知識 Numpy / Scipyを利用したPythonコーディングの経験
本講座は、iLectの講座の中で最も難易度が高い講座となります。
Q. このコースを受講するとどのようなことができるようになりますか？
フルスクラッチでのPythonのプログラムを書ける様になる事を目指します。
理論的な構造を理解し利用するだけでなく、新しいモデルを作ることできる状態、Deep Learning系の論文を元に自分でモデルを構築・開発する ことができる状態を目指します。
Q. 演習などの内容について詳しく教えて下さい。
実際に自分で手を動かしてプログラミングをして頂く事が優秀なエンジニアへの最短距離です。
iLectの提供する講座はいずれも演習中心のコンテンツで構成されていますので、実践的な技術の習得が可能です。
Q. 受講に際して必要となるものはありますか？
ご自身のPCと、インターネット環境に繋がるWebブラウザがあれば即時受講できます。
計算環境iLectシステムを利用いただくため、煩わしい環境構築や高価な計算機環境の購入は不要です。
Q. E資格の取得を目指していますが、本講座を修了すれば受講資格がもらえますか？
いいえ。本講座は日本ディープラーニング協会のE資格の認定講座に該当しない為、E資格の取得を検討中の方は。「DL4E」をご受講下さい。