AI（人工知能）技術の一翼を担う「ディープラーニング」について、ビジネス課題の解決を目的にどのようにアプローチしていくのかを講義と実践を通じて学んでいきます。最近のディープラーニングはライブラリが充実しているため、Pythonに限らずプログラミング経験者であれば動かすことは容易になりました。しかし、性能を上げるための調整や改良を行うためにはディープラーニングの仕組みを理解する必要があります。本講座では、ディープラーニングの中で使われている数学や統計理論をはじめ、ディープラーニングを学ぶ上で基本となるニューラルネットワークの仕組みを理解し、画像認識で必ず使われるCNN（畳み込みニューラルネットワーク）について学ぶことで、より実用的なディープラーニング実践力を身に付けます。

弊社のデータ分析・活用に関する知見と人材育成のノウハウを元にした独自のテキストです。

【ポイント１】
ディープラーニングの基礎概念からわかりやすく解説
ニューラルネットワークの基礎からビジネス課題に使われることが多いCNNについて丁寧に説明

【ポイント2】
精度向上のヒントをディープラーニングの仕組みに基づいて解説
業務での活用を想定し、モデルの精度向上を行うために必要な知識をコンパクトに図解を用いて説明

 

理解できるまで繰り返しご説明いただいた点 最近のトレンド等についての情報共有いただけた点がよかった。（男性・30代）

理論のあらまし、ツールの使い方、実務上注意すべきこと等、機械学習をツールとして利用していくうえで必要な事柄を一通り学べたと思います。今回学んだことをもとに機械学習を自分のスキルにしていけるような気がした。（男性・40代）

この分野はまだまだ合っている情報と間違っている情報の両方が混在していますが、 本日のお話で全体像を明快に把握することができました。（男性・30代）

※受講後アンケートについてもっと詳しく知りたい方は『直近講座の受講者アンケート結果はこちら』をご覧ください。「受講者の受講目的」、「講座内容に関する満足度」、「講師に関する満足度」、「講座の難易度」、「講座全体の満足度」などをグラフでまとめてみました。これから受講しようと考えている方、受講を迷っている方にはぜひ参考になると思います。