実践深層学習【土曜集中コース】（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
- 授業概要
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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。
詳細情報
| 第1回 | パーセプトロン、マルチレイヤーパーセプトロン (MLP)、バッチ学習、誤差逆伝播法 |
|---|---|
| 第2回 | MNISTデータをMLPで分類、訓練データ、評価データ、テストデータ、クロスバリデーション |
| 第3回 | CNNについて、MNISTデータとCIFAR-10データをCNNで分類、Dropout, Batch Normalization |
| 第4回 | ILSVRCの有名アルゴリズム、転移学習、Grad-CAM |
| 第5回 | 物体検出、RCNN, YOLOなど |
| 第6回 | 画像セグメンテーション、U-Net |
| 第7回 | 画像のノイズリダクション、超解像、VDSRなど |
| 第8回 | 自然言語処理について、共起行列、CBOW, RNN |
| 第9回 | 時系列データ解析、RNN, 1次元CNN |
| 第10回 | 演習課題の成果報告会 |