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ディープラーニングによる画像・テキスト解析実践研修

コースジャンル

プログラミング

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

テキスト

フルネスオリジナルテキスト

基本日数

2日間 ※カスタマイズは可能です

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

備考

・法人企業様のみの対象となります。

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