ディープラーニングを基礎からしっかり体得する！

　ディープラーニングのパラメータチューニングやモデルの精度向上は「こういうときはこの関数を使う」とか「こういうときの学習率は大体これくらい」といった感じで、ある程度経験則でコツを掴んでいくことはできますが、やはりその内部構造を理解していたほうがほんの数％の精度向上を追い求めたり、海外の論文を読みこなしていくときの手がかりになります。
　本講座では、理論をひとつひとつ図やイメージを用いて分かりやすくインプットしながら、それをTensorFlowやKerasで実装に落とし込んでいくハンズオンを通じて、ディープラーニングの内部構造をしっかりと理解・イメージできるようになることを目指します。
「機械学習をブラックボックスにしない」を合言葉に、ぜひディープラーニングと仲良くなりましょう！

※ 「データ分析教育講座・必殺技編」は、ひとつの手法やトピックに特化し、基礎から「理論と実装」をより深く理解・習得していくことを主眼とするコースです。

対象者

• ディープラーニングの内部構造への理解を深めたい方
  
• PythonのPandas, NumPyなどのライブラリを一通り触ったことがある方 ※ TensorFlow, Kerasについてはまったくの初心者でかまいません。講座内で基礎から取り扱う予定です。

ゴールイメージ

• ディープラーニングのさまざまな用語の意味やアルゴリズムの仕組みを具体的にイメージできるようになる
• TensorFlowやKerasなどでモデルの実装・パラメータチューニング・評価ができるようになる

本講座の特徴

• 分からないことや困ったことがあれば、講義時間外でもチャットツールSlackで講師やTAが技術的なご質問にお答えします。
• グループ課題を通じて一緒に学ぶ仲間ができます。

使用言語・ライブラリ

• Python
• TensorFlow
• Keras

開催日時・場所・定員・受講料

●開催日時
　2018年7月20日（金）、8年3日（金）、8月17日（金）の19:00～21:40（75分×6コマ）　
●定　員： 8名
●場　所： Scribble Osaka Lab（SOL）（大阪メトロ御堂筋線「淀屋橋」駅１番出口より徒歩４分）
　　　　（大阪市北区西天満二丁目５番３号・堂島深川ビル３階）
●受講料； 39,000円
　※銀行振込、クレジットカード決済、PayPal決済のいずれかによりお申し込みください。
　※Peatixの募集ページからもお申し込み可能です。
　→　https://peatix.com/event/395108/
　※銀行振込の場合、DoorKeeperのチケットでは「無料」と表示されていますが、こちらは有料講座となります。

ご参加に当たって

　ノートPCをご持参ください。PC環境はWindows7以降、Mac10.9(Mavericks)以降。
　Python：Anaconda3-5.2の事前インストールをお願いいたします。推奨メモリは、8GB以上。
　以下より、TensorFlowの事前インストールをお願いいたします。
　→　https://www.tensorflow.org/install/

プログラム

1日目「人工知能と知り合う」

1. 人工知能の概要「人工知能とは何かを雰囲気で理解する」

   1. コーディング以前の全般知識
   2. 実際に動きだけ見てみる
   3. 環境構築とKerasのサンプルを実行
   4. 応用例の紹介

2. パーセプトロン「原始的な人工知能を作る」

   1. パーセプトロンとは
   2. 単純な論理回路
      
   3. パーセプトロンの実装
      
   4. 単純な回路からコンピュータ
      

3. ニューラルネットワーク「現代の人工知能を作る」

   1. パーセプトロンからニューラルネットワーク
      
   2. 活性化関数
      
   3. 多次元配列の計算
      
   4. 力層の設計
      
   5. 手書き認識の実装
      

２日目「人工知能と深く付き合う」

1. ニューラルネットワークの学習「ニューラルネットワークを知る」

   1. データの扱い
      
   2. 損失関数
      
   3. 微分
      
   4. 勾配
      
   5. ミニバッチと評価
      

2. 誤差逆伝播「学習の仕組みを理解し、AIの気持ちを知る」

   1. 計算グラフ
      
   2. 連鎖律
      
   3. 逆伝播
      
   4. 層設計
      

３日目「人工知能をhackする」

1. 精度向上「実装時に苦労する精度向上を体験する」

   1. パラメータ更新
      
   2. 重みの初期値
      
   3. バッチノーマライゼーション
      
   4. ドロップアウト
      

2. 畳み込みニューラルネットワーク「AIに目を授けた技術の概要」

   1. なぜ畳み込み層？
      
   2. 畳み込み層とは
      
   3. プーリング層
      
   4. CNN
      
   5. モデル図の見方

※プログラム構成は、進捗状況等により変更が生じる可能性がございます。

講師紹介

葭仲　勝則（Yoshinaka Katsunori）
略歴：1989年生まれ。大阪府出身。大阪大学大学院工学研究科で経営を学び、中退後、市役所から住み込みバイトまで幅位広い業種に携わる。様々な業種の中で共通している、「人間の単純作業」をITの力で代替したいと考え、SIerに入社。八百屋さんのような中小事業主の販売管理システムから大手精密機器メーカーの倉庫管理システムまで設計開発する。AIの力で人間を単純労働から解放したいと思い、京都のAIベンチャーに転職。レコメンドエンジンや、製薬メーカーや理研、大学と共同研究を行う。地元大阪でAIを活用とした事業で起業準備中。保有資格は応用情報技術士など。

西田　成孝（Nishida Shigetaka）
Tsugumi+
略歴：1989年生まれ。大阪府出身。大手農機具メーカーのシステム開発を経験。
東京大学松尾研究室講座修了後、AIベンチャーで京都大学との共同プロジェクトに携わる。現在は医療データの解析や機械学習、ディープラーニングを活用したサービス開発に従事している。

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キャンセルポリシー

　受講料入金後の受講キャンセルの場合の受講料の取り扱いは下記の通りとなります（振込料はお客様負担）。
　・講座開設日の１４日前までの場合…受講料の全額返金
　・講座開設日の７日前までの場合…受講料の半額返金
　・講座開設日の６日前以降の場合…受講料は返金いたしません。
　※なお、受講申込後、講座開設日の７日前までに振込みが確認できなかった場合、受講のお申込みをキャンセルされたものとみなします。

その他

　ソレイユデータ道場については、公式HPやFacebookページをご参照ください。
　公式HP：http://www.soleildatadojo.com
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