【ゼロから学ぶ】ディープラーニング理論入門

概要

本講座では、ディープラーニングの最も単純な構造であるニューラルネットワークの仕組みをわかりやすくお伝えいたします。

ディープラーニングを実装するためのフレームワークは急激に充実して来ていて、実装のハードルは下がりつつあります。しかし、より適切にあるいは効果的にこの技術を使えるようになるには、原理の理解が欠かせません。本講座では、ディープラーニングの学習や予測のメカニズムを理論ベースで解説いたします。講義では、基礎的な内容から理解が難しいとされる誤差逆伝播法までを網羅し、ニューラルネットワークの動作原理の完全理解を目指します。

「ディープラーニングのはじめの一歩を踏み出したい方」から「実装したことはあるが理論も知りたいという方」まで、幅広い方々にオススメな内容となっております。

※当講座の想定受講者は、高校の数学の基礎がわかる方です。具体的には、微分、総和記号（シグマ）の基本を理解していれば問題ありません。
※受講後は【tensorflowで学ぶ】ディープラーニング実装入門に進んでいただくと実装の流れもマスターしていただけます。

この講座で得られること

• ニューラルネットワークの学習・予測のメカニズムの理解

内容

• 機械学習の歴史
• 機械学習の基本
• ニューラルネットワークとは
• 活性化関数
• 多層パーセプトロン
• 損失関数と最適化
• 誤差逆伝播法の仕組み
• ディープラーニングの流れ
• RNN、CNNの紹介

※内容は一部変更になることがございます。

こんな人におすすめ

• ディープラーニングやニューラルネットワークを学びたい方
• データ分析を行う上で強力な分析手法、予測モデルが必要な方
• 人工知能の仕組み、今と未来、大枠を掴み、世界を広げたい方

講師

吉田　拓真
東京大学大学院にてシステム開発の研究に従事。C++を用いて、ライブラリを使わずに独自に深層強化学習を実装したことをきっかけに機械学習に携わっている。現在は、リクルートテクノロジーズでAIを利用したデータ分析に従事している。

崔　一鳴
全人類がわかる統計学の管理人。大学にて統計学を専攻。サイトではPython、R、仮説検定、統計の基礎の記事を中心に担当。現在は、PythonやRを使い、都内の私立大学医学部で統計解析の助手やDSコンペへの参加などの活動をしている。また東京工業大学大学院にて自然言語処理の研究にも従事。

持ち物

• PC・タブレットなど（資料閲覧用）

参加費

前払い
3500円

※前払いの方でキャンセルされる場合は、開催日の3日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金いたします。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了承ください。

当日現金払い
4000円 (受付時にお支払いください)

二回目の参加の方
無料

領収書

前払いの方
PayPal発行の受領書が領収書となります。 受領書ページは、PayPalの支払い完了ページで「印刷用受領書を見る」をクリックすると表示されます。 （当社よりの重複しての領収書発行は行えません。個別の領収書を必要としている方は、当日払いの方からお申し込みいただければと思います。)

当日払いの方
受付時に領収書が必要な旨と、メールアドレスをスタッフまでお申し付けください。 翌日以降に、領収書をメールにて送付いたします。

受付・入場時間

開始の15分前から

問い合わせ

イベントに関するお問い合わせはinfo@to-kei.netまでご連絡ください。

注意事項

• 講義のコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属していますので、複製はご遠慮ください。
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• リクルーティング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致します。

全人類がわかる統計学とは

統計学の学習サイト、全人類がわかる統計学を運営、管理している団体です。統計学とその関連分野について、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。