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

• 一日の学びの振り返り
• 質疑応答とフィードバック

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

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