概要

Pythonを用いて，ディープラーニングの実践技術を学びます。
主に，画像解析とテキスト解析について，実際にどのように活用するかを，手法を知り，実践を通じて学びます。
ディープラーニングのライブラリとしては，TensorFlowを中心に使用します。

目的

・Pythonでディープラーニングのプログラミングができるようになる。
・ディープラーニングに必要なデータを，取得，変換して用意できるようになる。
・ディープラーニングでの画像解析について，主な手法を学び，実践する。
・ディープラーニングでのテキスト解析について，主な手法を学び，実践する。

対象者

・Pythonで基本的なプログラミングができる方（Python基礎研修終了レベル）
・機械学習，ディープラーニングについて，基本的なことを知っている方
・高校程度の数学（関数，ベクトル，統計など）を理解できる方

内容

1．ディープラーニングとは
・AIと機械学習，ディープラーニング
・ディープラーニングでできること
・開発環境：Python，AnacondaとTensorFlow
・数学の準備：偏微分，線形代数
2．ディープラーニングで使われる技術
・ニューラルネットワーク
・ディープニューラルネットワーク
・畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
・再帰型ニューラルネットワーク（LSTM/RNN）
3．画像処理①－前処理
・画像を集める方法
・サンプル画像，学習用画像
・画像検索API
・Webクローリング，スクレイピング
・クローラーの作成，Scrapy
・クローラー作成にあたっての注意
・画像データのラベル付け，クレンジング
4．画像処理②－変換処理
・画像処理の手法
・形状認識，Average Hash
・画像データをPythonのデータ型に変換
5．画像処理③－解析処理
・CNNを実践して画像認識
・判定精度の向上
・画像処理ライブラリ OpenCV
6．テキスト処理①－前処理
・テキストを集める方法
・集めるデータの形式（CSV，テキスト，PDFなど）
・文字コード変換
・Webスクレイピング
・データベースへの保存
7．テキスト処理②－変換処理
・形態素解析 Mecab, Janome
・文章のベクトル変換 Word2Vec
・類似度判定 n-gram
8．テキスト処理③－解析処理
・ベイジアンフィルタ
・テキスト分類（多層パーセプトロン）
・LSTMでの文章の自動生成
9．画像OCR－文字認識
・画像を文字に変換する
・テキスト領域の認識
・いろいろなフォントを学習させる
10．今後の発展・高速化手法
・次元圧縮
・オートエンコーダ
・転移学習
・強化学習

日時

※お問い合わせください

段階的に学びたい方へ

フルネスではPythonに関わるコースを開催しております
基礎からしっかり学びたい方⇒Pythonプログラミング基礎研修
Webアプリケーションを学びたい方⇒Django基礎研修
数値計算ライブラリを学びたい方⇒Python数値計算ライブラリ入門研修

場所

●新宿会場
東京都新宿区新宿2-19-12　静銀新宿ビル4F（新宿三丁目C7出口から3分）

講師

フルネス講師

テキスト

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