Pythonライブラリによるディープラーニングの基本ハンズオン

本講座は、ニューラルネットワーク・CNNのモデルをKerasの２次元ライブラ リを用いて作成しながら、ディープラーニングの基本を理解してゆきます。 題材としては、MNIST の他Kaggle の画像データセットなどを用い、実際に学 習と認識を行います。

対象者

・Pythonの経験はあるものの機械学習プログラミングは未経験の方

・ニューラルネットのモデルづくりを一から学びたい方

・Kerasライブラリの使い方を復習したい方

概要

• 日時：2020年3月28日（土）（18:30~20:30）
• 場所：みらい応援・わくわく塾（〒169-0073東京都新宿区百人町2-24-7 今川ビル3階　なご東京内）
• 定員：10名（3名から実施）
• 参加費：各4,000円（税込）

講師　IT教育研修講師　石田茂

石田茂（いしだ しげる）　慶應大学大学院卒。東京都出身。キャノン、東芝等で組み込みシステム、情報システム開発・プロマネを経て退職後は公共機関にて組み込みソフトウェアの品質向上、セーフティ・セキュリティに関わる業界横断的な活動に携わる。同時に、システム開発マネジメントや業務改善支援のコンサルティング、エンジニアの人材育成事業を展開中。IT及び機械学習に関わるコンサル・教育研修講師を務めている。

セミナーの詳細

・Pythonライブラリ

TensorflowとKerasの動作確認

・CNN概要

基本構造、モデル

・深層学習ハンズオン

Kaggle の画像データ

学習済みCNNの利用

ファインチューニング

留意事項

• Python3が動作可能なPCの持参をお願いいたします。
• Kaggle のデータは当方で準備します。
• ハンズオンでは jupyter notebook、Tensorflow、Kerasを利用します。
• Pythonの基本文法はある程度理解されていることを前提とします。

お申し込み方法

TECH PLAY「イベントに参加する」に入力後、必ず下記の必要事項をお申込み先メールアドレスにお送りください。
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お申込先

• 担当：長田（ながた）
• 申し込みメールアドレス　mirai.ouen.wakuwakuzyuku@gmail.com
• お問い合わせ　長田（０７０－６５５６－３０４５）

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