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実践深層学習

実践深層学習

授業概要

本講義では、深層学習の基礎から応用まで幅広く学ぶことを目的としています。内容は主に深層学習を用いて画像をどのように扱うかについて焦点を当てていますが、文章や時系列データ解析にも触れます。深層学習の中で行われている計算処理から実装方法、実際の応用例を学習します。講義を通して、深層学習が適した問題や、どのようなデータを準備すれば良いかなどの業務で深層学習を扱うための勘所を得て頂ければと思っております。
各回の講義は座学と演習から構成されており、座学で学習した内容について実際にコードを読み、自分の手で書いてみることで学びを促進します。使用する言語はpython、深層学習フレームワークはkerasとします。

講師紹介

新岡 宏彦
大阪大学 データビリティフロンティア機構 特任准教授
2009年
大阪大学 ナノサイエンスデザイン教育研究センター 特任助教
2012年
大阪大学 大学院基礎工学研究科 機能創成専攻 生体工学領域 助教
2017年
大阪大学 データビリティフロンティア機構 特任准教授