Pythonではじめるディープラーニング実践：画像解析【データサイエンティスト入門研修】

＜プログラム内容＞
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。ディープラーニングの起源であるパーセプトロンの原理から、ニューラルネットワークの数学的な基礎知識まで、ディープラーニングを実践するために必要となる考え方を身につけることができます。講座の中では、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）、RNN（再帰ニューラルネットワーク）の２つの手法について、アプローチや構造の違いについて理解することで、より実用的にディープラーニングを活用するプロセスを学びます。
＜学習目標＞
機械学習技術の概要と基礎技術を踏まえて、ニューラルネットワーク（深層学習：CNN/RNN）の概要を理解し、問題解決のために実践できるようになること
＜利用環境・言語＞
Python（Anaconda／Jupyter Notebook）、keras
＜受講前提＞
・ディープラーニングをこれから学習したい方
・何かしらのプログラム言語の経験がある方
・これからPythonで機械学習を学習したい方
・予測モデルをつくりたい方
・ディープラーニングの書籍だけでは納得できなかった方
・独学による習得に限界を感じている方
＜メリット＞
・ディープラーニングの基礎を習得することでよりハイレベルな分析課題に対応するための考え方が身につきます。
・講義内容について、講師に直接、疑問点を質問しながら受講できるため書籍などによる独学では学べない、すぐに実践に活かせるを身に付けることができます。
・ディープラーニングの全体像から具体的な論点を理解することにより、ビジネス現場でのAI（人工知能）に関するプロジェクトを自信を持って企画したり、リードできるようになります。