～誤差逆伝播法、確率的勾配降下法などの深層学習の原理をわかりやすく～

深層学習（ディープラーニング）の
基本的な原理を理解しよう

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

◆　はじめに：
深層学習を実際に使ってみたご経験のある方は増えていると思います。プログラムは指示通りに動いてくれますが、一方で何かが不足していると感じませんか？それは、根本的な原理の理解です。深層学習の基本原理が理解できると、以下のように、一段高い場所から深層学習が見えてくるようになります。

1)　現在の深層学習の全体像を把握できる。
2)　次々に発表される先端研究のおおまかな把握が楽になる。
3)　効果的でユニークなアプリケーション開発が可能となる。

本講座では、深層学習で広く用いられている代表的な学習アルゴリズムについてわかりやすく解説します。

◆　ご講演中のキーワード：

• 誤差逆伝播法、確率的勾配降下法、最急降下法、深層自己符号化器、畳込みニューラルネットワーク、再帰ニューラルネットワーク

◆　受講対象者：

• ディープラーニングを使ってみたけれど、その根本的な原理を理解したい方
• ディープラーニングの本質の理解により、新たなビジネスを展開したい方

◆　必要な予備知識：

• 高校2年生レベルの微分の知識（セミナー中に簡単な復習を行います）

◆　本セミナーで習得できること：

• 深層学習の基本的な原理の理解
• 深層学習での代表的な学習アルゴリズムの理解
• 先端的研究の概要の理解への橋渡し

★　過去、本セミナーを受講された方の声（一例）：

• 丁寧に解説いただき、文系出身者でもわかりやすかったです。
• ざっくり動かすセミナーと合わせると理論がよくわかった。
• ディープラーニングを簡単に説明する講座は多いが、イマイチ理論的にスッキリしなかった。
  でもこの講座は後半になると駆け足になったりもせず、わかりやすくてよかった。
  偏微分のところの意味がよくわかった。
• ただ黙々と話す感じではなく、楽しく受講できた。
• 難しい数式をわかりやすくご説明いただきました。より深い理解のためのよい勉強となりました。
• 全体的にわかりやすかったです。
  自身の数学スキルが足らず、数式は難しかったですが、今後教えていただいたことを復習していきます。
• 基本的な考え方、理論への理解が非常に進められて大変有益でした
• 導入としてLMSの説明は良いと思う。
  本格的に学習する前の足掛かりとして役立ちました。とてもわかりやすかったです
• 本を自習していて自力では躓いていたところを丁寧に解説して頂きました。ありがとうございました。

担当講師

慶応義塾大学 理工学部情報工学科　教授　萩原 将文 氏

セミナープログラム（予定）

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

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については、こちらをご参照ください

受講料

未定

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• 配布資料は、印刷物を郵送もしくはメール送付のどちらかを検討中です。
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備考

• 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
  （全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
• 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
• ご受講前に必ず本ページ内の「ライブ配信」の詳細を確認下さい。

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