ディープラーニングの基礎から応用までを体系的に学び、先進的な技術をマスターする
研修概要
本研修は、ニューラルネットワークの基本原則、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、ディープラーニングの最適化手法、データの前処理、モデルの訓練とチューニング、および実世界でのディープラーニングの応用に焦点を当てます。最新の研究とケーススタディを用いて、実践的なスキルを身に付けることを目指します。
目的
- ディープラーニングの基本原則を理解し、実践的な技術を習得する
- 複雑な問題を解決するための先進的なディープラーニングモデルを構築する
- データ駆動型のアプローチを用いて新たなインサイトを得る
- ディープラーニングをビジネスや研究に応用する能力を高める
対象者
- ディープラーニングに興味を持つ技術者や研究者の方
- AIや機械学習の分野でスキルアップを目指すデータサイエンティストの方
- データ駆動型のソリューションを開発するエンジニアの方
- ディープラーニング技術をビジネスに活用したいマネージャーの方
環境要件
CPU: Core i5以上（推奨: Core i7）、メモリ: 16GB以上、GPU: NVIDIA CUDA対応
テキスト
オリジナルテキスト
※または市販書籍
研修内容
1. イントロダクション
- 研修の目的説明
- ディープラーニングの重要性と現代のAIにおける位置づけ
- 研修での学習目標の設定（基本理解、実践スキル習得、業務応用）
- ディープラーニングと従来の機械学習手法の比較
- 自己紹介と期待の共有
2. ディープラーニングの基礎
- ニューラルネットワークの基本原則とアーキテクチャ
- ニューラルネットワークの基本構造（ノード、層、重み）
- 活性化関数（例: ReLU, Sigmoid）の役割と選択基準
- フィードフォワードとバックプロパゲーションのメカニズム
- 過学習とその対策（ドロップアウト、正則化）
- 実践課題：基本的なニューラルネットワークの構築
- Pythonを使用した単純なニューラルネットワークの実装
- 小規模なデータセットでのモデル訓練と評価
- ハイパーパラメータの初歩的な調整（学習率、エポック数）
3. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
- 画像認識と処理のためのCNNの原則
- 畳み込み層とプーリング層の役割と動作原理
- フィルタサイズとストライドの影響
- CNNアーキテクチャの代表例（LeNet, AlexNetなど）
- CNNを用いた特徴抽出と分類のプロセス
- 実践課題：画像分類モデルの構築
- 画像データセット（例: MNIST, CIFAR-10）を使用したCNNモデルの構築
- モデルの訓練と精度評価
- データ拡張や正則化技法の適用
4. 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
- 自然言語処理と時系列データのためのRNNの原則
- RNNの基本構造とシーケンスデータの処理
- 時系列データと自然言語処理でのRNNの適用
- 長期依存性問題とその解決法（LSTM, GRUの導入）
- RNNのトレーニングにおける課題（勾配消失問題など）
- 実践課題：テキスト生成または時系列予測モデルの構築
- 簡単なRNNモデルを使ったテキスト生成タスク
- 時系列データを使用した予測モデルの構築と評価
- LSTMやGRUを使用した精度向上の試み
5. ディープラーニングの最適化とチューニング
- モデルの最適化技術とハイパーパラメータチューニング
- 学習率の調整と最適化手法（例: Adam, RMSprop）
- モデルの正則化技術（L1, L2正則化、ドロップアウト）
- ハイパーパラメータのチューニング手法（グリッドサーチ、ランダムサーチ）
- バッチサイズやエポック数の調整とその影響
- 実践課題：高度なニューラルネットワークの最適化
- 複雑なデータセットを使ったモデルの訓練
- パフォーマンス改善のための最適化手法の適用
- 過学習を避けるためのチューニングと評価
6. 実世界でのディープラーニングの応用
- ビジネスと科学でのディープラーニングの実践的応用
- 具体的なディープラーニングの応用事例（例: 自動運転、医療診断、音声認識）
- 業界ごとの適用事例とその成果
- データの収集と前処理の重要性
- モデルデプロイメントの実際の手法と課題
- 実践課題：実世界のデータセットに対するディープラーニングの適用
- 実データセット（例: 医療データ、金融データ）を使用したプロジェクトベースの課題
- モデルの構築、訓練、評価を行い、結果を発表
- ビジネス課題解決への適用シナリオの提案
7. 総括と質疑応答
研修日数
2〜3日間
備考
本研修はお客様のご要望によって内容のアレンジも可能ですので、お気軽にご相談ください。
お申し込み・お問い合わせ
下記のリンクより申込み・お問い合わせください。（別のタブが開きます）
・お問い合わせ
・研修導入の流れ
