※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）

※まだ機械学習に関してあまり経験のない方は，
11/10の講座　「実習・Pythonではじめる機械学習「超」入門」のご受講もおすすめします．
機械学習の知識があったほうがディープラーニングも習得し易いです．

※ 当初Python3.13を使用する予定でしたが，使用するライブラリ＝TensorFlowがまだ対応リリースされておらず11/8までにリリースされない場合は3.12で進めさせて頂きます．