1. 深層学習のいろいろ
1）深層学習の３つの流れ
2）代表的な深層学習
a) 階層型ニューラルネットワーク
b) リカレントニューラルネットワーク
c) 畳み込みニューラルネットワーク
d) 深層ボルツマンマシン
2. 最急降下法 ～ニューラルネットワークの基本原理～ を理解しよう
1）ニューラルネットワークを最も単純化しよう
～簡単なディジタルフィルタとして～
2）誤差を小さくするためには
3）微分の復習
4）学習アルゴリズムの導出
3. ニューラルネットワークに適用しよう
～誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）～
1）出力層に近い層は簡単
2）1層奥に入るにはアイデアが必要だった
～誤差を逆に伝搬させる～
3）非線形性が効果的である理由を理解しよう
4) 実際の応用例
4. 畳み込みニューラルネットワーク
1）単純型細胞と複雑型細胞
2）畳み込み
3）プーリング
4) 実際の応用例
5. 敵対的生成ネットワーク(GAN)
1）簡単な動作原理
2）実際の応用例
6. 深層学習の課題と今後の発展
1）現在の深層学習の課題
2）今後の発展の方向性
7. まとめ