実習・Pythonではじめるディープラーニング「超」入門【オンライン限定セミナ】
実習・Pythonではじめるディープラーニング「超」入門【オンライン限定セミナ】
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【開催日】2024年5月12日(日) 10:00-17:00 1日コース
【セミナNo.】ES24-0030 【受講料】22,000円(税込)
【会場】オンライン限定セミナ
【セミナNo.】ES24-0030 【受講料】22,000円(税込)
【会場】オンライン限定セミナ
※本セミナはZoom，またはTeamsを使ったオンライン限定セミナです．
詳細は，オンライン限定セミナについてをお読みください．
昨今，ChatGPTやStableDiffusion等の台頭により“AI”処理がますます身近になってきている.
また，“機械学習”や“ディープラーニング”というような用語も一般化しつつはあるが，実際にそれらを具現化しようとするとそのアプローチ方法も多々あったり，その基礎知識も必要だったり，情報過多だったりして初学者にとってはその“入門”のハードルが結構高かったりもする．
そこで，本セミナでは最初に基礎知識を説明して，プログラミング言語Pythonとそのディープラーニング向け定番ライブラリであるTensorFlowを使用して，具体的な画像認識処理を例題にデータセット準備，ニューラルネットワークの作成，学習，評価等の一連の作業フローを実践的に解説する．
※本セミナは2024年3月30日開催「実習・Pythonではじめる機械学習「超」入門」の続編です．
※本セミナテキストのPDFファイル配布について
下記事項に同意して頂ける受講申込の方には，テキストのPDFファイルを配布いたしますので，メールでご連絡ください．
必要となる同意事項：有償無償問わず研修会/講習会/セミナ等での使用や再配布は行わない（ただし，条件，状況等により応相談）
詳細は，オンライン限定セミナについてをお読みください．
昨今，ChatGPTやStableDiffusion等の台頭により“AI”処理がますます身近になってきている.
また，“機械学習”や“ディープラーニング”というような用語も一般化しつつはあるが，実際にそれらを具現化しようとするとそのアプローチ方法も多々あったり，その基礎知識も必要だったり，情報過多だったりして初学者にとってはその“入門”のハードルが結構高かったりもする．
そこで，本セミナでは最初に基礎知識を説明して，プログラミング言語Pythonとそのディープラーニング向け定番ライブラリであるTensorFlowを使用して，具体的な画像認識処理を例題にデータセット準備，ニューラルネットワークの作成，学習，評価等の一連の作業フローを実践的に解説する．
※本セミナは2024年3月30日開催「実習・Pythonではじめる機械学習「超」入門」の続編です．
※本セミナテキストのPDFファイル配布について
下記事項に同意して頂ける受講申込の方には，テキストのPDFファイルを配布いたしますので，メールでご連絡ください．
必要となる同意事項：有償無償問わず研修会/講習会/セミナ等での使用や再配布は行わない（ただし，条件，状況等により応相談）
● 対象聴講者，前提知識など
・AI・ディープラーニングに興味がある方
・Pythonでディープラーニングの環境を構築したい方
・TensorFlowの使い方ポイントを知りたい方・習得したい方
・ディープラーニングの作業フロー概要を知りたい方
● 講演の目標
・ディープラーニングの事始め，とっかかりがつかめる
・TensorFlowの使い方がわかる
・機械学習とディープラーニングの違いがわかるようになる
● 内容
1. AI，機械学習，ディープラーニング（深層学習）おさらい，それらの違いなど
2. ディープラーニング基礎知識
処理フロー
ニューラルネットワーク
パーセプトロン
中間層（隠れ層）
活性化関数
3. TensorFlowとは
Keras
Pytorch
4. 準備（使用するライブラリのインストール等）
5. 画像認識（判定）をしてみよう！
データセットの読み込み・形式変換
学習データと正解データの対応テーブル作成（画像とラベルのペアリング）
データの正規化
ニューラルネットワーク（中間層）の作成
学習
結果評価
学習済みモデルの保存・読み込み
デスクトップアプリ化例
6. まとめ
7. 総合自由演習＆フリーQ&A
・AI・ディープラーニングに興味がある方
・Pythonでディープラーニングの環境を構築したい方
・TensorFlowの使い方ポイントを知りたい方・習得したい方
・ディープラーニングの作業フロー概要を知りたい方
● 講演の目標
・ディープラーニングの事始め，とっかかりがつかめる
・TensorFlowの使い方がわかる
・機械学習とディープラーニングの違いがわかるようになる
● 内容
1. AI，機械学習，ディープラーニング（深層学習）おさらい，それらの違いなど
2. ディープラーニング基礎知識
処理フロー
ニューラルネットワーク
パーセプトロン
中間層（隠れ層）
活性化関数
3. TensorFlowとは
Keras
Pytorch
4. 準備（使用するライブラリのインストール等）
5. 画像認識（判定）をしてみよう！
データセットの読み込み・形式変換
学習データと正解データの対応テーブル作成（画像とラベルのペアリング）
データの正規化
ニューラルネットワーク（中間層）の作成
学習
結果評価
学習済みモデルの保存・読み込み
デスクトップアプリ化例
6. まとめ
7. 総合自由演習＆フリーQ&A
【受講者が持参するもの】
・Python実行環境（Python3.12.2＋VSCode）．構築方法は事前にメールで連絡いたします．
・インターネットにアクセス可能なWindows 10/11 PC（ウェブブラウザ必須）
・筆記用具（任意）
※実習なしで聴講だけならタブレットやスマフォでも可（非推奨）
・Python実行環境（Python3.12.2＋VSCode）．構築方法は事前にメールで連絡いたします．
・インターネットにアクセス可能なWindows 10/11 PC（ウェブブラウザ必須）
・筆記用具（任意）
※実習なしで聴講だけならタブレットやスマフォでも可（非推奨）
【講師】
早乙女 勝昭 氏〔 元FPGAエバンジェリスト〕
FPGAマガジンなどFPGA関連記事執筆やセミナ開催多数
『FPGAマガジン No.6 カメラ×画像処理×FPGA』，CQ出版社，2014年7月．
『FPGAマガジン No.10 やっぱり楽ちん！C言語×FPGA』，CQ出版社，2015年7月．
実習・直伝！最新FPGAを使ったビデオ・システムの開発(プラット・フォーム構築編)
等々
病気療養生活から復帰後はPythonやGAS（JavaScript）やExcel VBAなどのスクリプト言語を活用して，社会保険関係書類の整理・作成効率化に従事．現在クラウド・インフラエンジニアリングにも注力
早乙女 勝昭 氏〔 元FPGAエバンジェリスト〕
FPGAマガジンなどFPGA関連記事執筆やセミナ開催多数
『FPGAマガジン No.6 カメラ×画像処理×FPGA』，CQ出版社，2014年7月．
『FPGAマガジン No.10 やっぱり楽ちん！C言語×FPGA』，CQ出版社，2015年7月．
実習・直伝！最新FPGAを使ったビデオ・システムの開発(プラット・フォーム構築編)
等々
病気療養生活から復帰後はPythonやGAS（JavaScript）やExcel VBAなどのスクリプト言語を活用して，社会保険関係書類の整理・作成効率化に従事．現在クラウド・インフラエンジニアリングにも注力
コース