現在、自動運転、スマートフォン、新薬開発など、さまざまな領域で人工知能、コグニティブの応用が進められていますが、それとともに「ディープラーニング」（深層学習）と呼ばれる技術が注目を浴びています。

本イベントでは、前編と後編に分割して、このディープラーニングの技術的な概略と代表的な手法およびその実装方法を取り上げます。ディープラーニングの基礎であるニューラルネットワークを中心に解説を進めます。


※本講座では、
当日参加できなかった方向けに、事前収録Youtube動画を１週間視聴可能になります。
当日参加できた方も、ぜひ復習にご利用ください。

受付：15:55〜16:00
講義：16:00〜17:30

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◯後編で扱う内容（今回の内容）
・Define by Run とDefine and Run
・正規化の意味
・AlexNet
・GoogleNet
・VGG
・ResNet
・画像認識と物体検知の手法
・バウンディングボックスとアンカー
・SSDとYolo



〇前編で扱った内容
・ニューラルネットワーク概要
・ニューラルネットワークの構造
・ニューラルネットワークの学習
・計算グラフ
・誤差関数
・勾配降下法
・誤差逆伝播法
・ニューラルネットワークの動作イメージ
・畳込みとプーリング
・BatchNormalization
・活性化関数



※
詳細は一部変更となる可能性があります。

オンライン

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当日アクセスいただくZoom URLや、当日の資料配布は、
以下slack参加者のみ、限定チャンネルにてご案内致します。

・非ITエンジニアだが、人工知能・機械学習・深層学習の全体像を把握したい方
・ITエンジニアだが、深層学習の全体像と主な手法について勉強したい方

・パソコン
・Googleアカウント
・Slackアカウント
・Chromeブラウザ
・Zoomソフトウェア（はじめて使う方はダウンロードが必要です）

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阪大大学院数学専攻卒。大阪府出身。
C、C++、Java、Perl、PHP、Ruby、Python、R、bash を操る公共系インフラエンジニア、フロントエンジニア
を経て、医療系クラウドサービスを展開。医療系システムコンサルタント等を経てAIベンチャーにて
データサイエンティスト。
大手から中小まで数多くのシステム開発プロジェクトで開発統括、プロマネを経験。
基盤設計、統計学、機械学習、深層学習、組織論、リーダーシップ論、心理学、事業戦略論等をテーマに、
社内外で講師の経験多数。

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