深層学習をゼロから実装まで学び直し!
※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。
セミナー修了後、受講者のみご覧いただける1週間限定のアーカイブ配信をいたします。
1.深層学習の基礎
1-1 課題の定義と教師あり学習
1-2 深層学習の社会応用事例
1-3 ニューラルネットワークと確率的勾配降下法
1-4 レイヤーと活性化関数
1-5 簡単なモデルによる画像分類(プログラム解説)
2.深層学習を用いた画像分類の実践
2-1 データ拡張
2-2 転移学習
2-3 ハイパーパラメータチューニング(プログラム解説)
3.深層学習モデルの実装
3-1 様々なモデルアーキテクチャ
3-2 様々なモデルの実装(プログラム解説)
a. VGG
b. ResNet
c. Inception-v3
d. SE Net
e. Mobile Net
4.様々な課題設定の深層学習手法
4-1 マルチタスク学習
4-2 敵対的学習
4-3 半教師あり学習
4-4 自己教師あり学習