[受講対象]

・AI（人工知能）／ディープラーニングの基本について学習したい方

・業務にディープラーニングを取り入れたい方

・ディープラーニングの活用事例を理解したい方

 

１．AI（人工知能）とディープラーニング

　　・ディープラーニングへの歴史

　　・AI（人工知能）実施の流れと評価方法

　　・ニューラルネットワークのパーセプトロン

　　・多層化と活性化関数

・ディープラーニングの特徴（機械学習との違い）

・画像認識への応用（CNN）

・時系列データの処理（RNN）

 

２．ディープラーニングの活用事例

・画像処理

・自然言語処理

・音声処理

・強化学習との組み合わせ

 

【演習】事例を基に、ディープラーニングの利用に向いている業務の特定を実施する。

 

３．ディープラーニングの利用方法

・TensorFlow（Googleのオープンソース）とKeras

・AIプラットフォーム（ＡＷＳ，Azure、Google、IBM Watson）

・ディープラーニングのセキュリティ

 

４．ディープラーニング活用の応用

・IBM Watsonによる画像認識（講師によるデモ）

・MNISTによる画像認識（講師によるデモ）

・予測精度の向上方法

・異常音検知

・ディープラーニングの産業への適用

・ディープラーニングの今後

 

 

【演習】事例を基に、ディープラーニング活用の問題点の洗い出しをを実施する。