コース概要

巣籠悠輔による ディープラーニング実践講座~TensorFlowとKerasによる実装~

学習形態 [ 講習会 ] コースコード UAI19L
コース概要 ディープラーニング研究の第一人者である「巣籠悠輔」氏による実践コースです。本コースでは、ディープラーニング(ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク)について、理論および実装について学習します。実装のプログラミング言語としてPython、ディープラーニング向けのライブラリであるTensorFlow(2.x)、Keras(2.x)およびPyTorch(1.x)を使用します。本コースの副読本として、次の書籍を講座の当日に配布します。巣籠悠輔(著)「詳解ディープラーニング 第2版 ~TensorFlow/Keras・PyTorchによる時系列データ処理~」マイナビ出版
到達目標

本コース修了後、次の事項ができることを目標としています。

  1. ディープラーニング(ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク)の理論を説明できる
  2. TensorFlow(2.x)、Keras(2.x)、PyTorch(1.x)を用いて、ディープラーニング(ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク)を実装できる
対象 ディープラーニング(ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク)について、理論を踏まえた上で実装したい方
前提知識 「巣籠悠輔による ディープラーニング基礎講座~TensorFlowとKerasによる実装~」(UAI11D)(eラーニング)コースを修了していること。
会員価格
(会員紹介含む)
162,800円(税込)
非会員価格 203,500円(税込)
期間 1日間
レベル 応用・実践
注意事項
  1. 本コースのテキストの副読本として、次の書籍を講座当日に配布します。
  2. 巣籠悠輔(著)「詳解ディープラーニング 第2版 ~TensorFlow/Keras・PyTorchによる時系列データ処理~」マイナビ出版
  3. 既に書籍を所有している方への割引等はございませんのでご了承ください。
  4. 申込み、日程変更/キャンセル締切日は、コース開始日の9営業日前です。
  5. 講座内ではTensorFlow(2.x)、Keras(2.x)およびPyTorch(1.x)の実装を紹介します。
電子教材 ICTカレッジオリジナルの研修コースにおいて、電子教材の使用を開始しております。電子教材を使用するコース一覧は「電子教材のご案内」ページよりご確認ください。ベンダー認定コースにつきましては、各ベンダーが提供する電子教材閲覧サービスを利用いただく場合がありますので、上記の「注意事項」にてご確認ください。
関連情報 巣籠悠輔氏
株式会社オートマティスト テクニカルアドバイザー、株式会社情報医療 最高技術責任者、東京大学招聘講師、一般社団法人日本ディープラーニング協会 有識者会員
Gunosy、READYFORの創業メンバーとして、エンジニアリング、デザインを担当。
大学院修了後は電通にてデジタルクリエイティブの企画・制作、ディレクションに従事。
Googleニューヨーク支社勤務を経て2016年、株式会社情報医療(MICIN,Inc)を共同創業。
2016年9月より東京大学招聘講師。東京大学工学部システム創成学科卒(首席)、東京大学大学院工学系研究科 技術経営戦略学専攻卒。
著書「詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~(マイナビ出版)」「Java Deep Learning Essentials (Packt Publishing)」「Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装 (impress top gear)」
備考  

申込要項   空席状況

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