1 ディープラーニングの現在
2 畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Networks)
2.1 CNNの構成要素
2.1.1 畳み込み層,プーリング層,全結合層
2.2 CNNの学習方法
2.2.1 誤差逆伝播法,最適化法
2.3 汎化性能向上のテクニック
2.3.1 Dropout,データ拡張(Mixup, Cutout等)
3 代表的なネットワーク構造
3.1 VGG
3.2 GoogLeNet(Inception module)
3.3 ResNet
3.4 MobileNet
4 画像認識分野への応用
4.1 物体検出
4.2 セグメンテーション
4.3 姿勢推定
4.4 異常検知
4.5 判断根拠の可視化
4.6 文章生成
5 Vision Transformer
5.1 アテンション構造
5.2 Transformer
5.3 Vision Transformer
5.4 DINO(自己教師あり学習)
6 ディープラーニングの実装
6.1 畳み込みニューラルネットワークの実装
6.2 Transformerの実装
6.3 ディープラーニングのライブラリ