実践深層学習【WEB版】（シラバス）
基本情報
- 科目名
- 実践深層学習
- 教材担当
- 新岡 宏彦（５回）
- 授業概要
-
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、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。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。
詳細情報
| 第1回 | 多層ニューラルネットワーク１ 1)パーセプトロン 2)多層パーセプトロン（MLP）,MNISTデータ 3)誤差関数,勾配降下法 |
|---|---|
| 第2回 | 多層ニューラルネットワーク２ 1)確率的勾配降下法,訓練/検証/テストデータ 2)誤差逆伝播 3)勾配消失,過学習,交差検証 |
| 第3回 | 畳み込みニューラルネットワーク 1)畳み込みニューラルネットワーク（CNN）,畳み込み処理 2)パディング,pooling,data augmentation 3)特徴マップ,フィルタが見ているもの |
| 第4回 | 近年の画像分類モデル 1)第三次人工知能ブーム,ILSVRC 2)転移学習,スレットスコア,Grad-CAM 3)画像分類の応用例紹介 |
第5回 | 深層学習の応用例 1)物体検出,セグメンテーション 2)ノイズ除去,超解像 3)GANによる画像生成 |
【体系的に学ぶ人工知能WEB講座シラバス】
開講科目