ディープラーニングによる画像・テキスト解析実践研修

AI ・機械学習研修

Pythonを用いてディープラーニングの実践技術を学ぶ

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。

研修目的

・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

研修の特徴

・貴社の業務に最適なオーダーメイド型研修プログラム
・上場企業や官公庁を指導する登壇実績豊富なプロフェッショナル講師陣が担当
・ハンズオン形式による演習(アウトプット)中心の実践型研修
・基本から実務への応用まで受講者に成長を実感させる仕組み作り
・貴社の人材育成課題や受講者対象者に合わせたケーススタディ
・受講者のレベルに合わせたカスタマイズ研修
・ビジネススキルなどの別テーマと組み合わせた研修も実施可

研修形態

  • 日本全国エリアに講師派遣及び貴社のご要望エリアでの実施可
  • すべての研修プログラムをオンライン化してご提供可(カリキュラムの一部に変更の場合あり)
  • ノートパソコンや必要機材のレンタル及び全国提携の研修会場の手配可

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受講対象者

・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

研修形式

・座学
・実機演習

カリキュラム

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

参考日数

2日間
※ご相談の上決定します。

研修に関する補足事項

  • カリキュラム内容は、研修目的や事前課題をもとに受講者の実務課題に合わせてカスタマイズします。
  • 研修時間や対象人数は、ご要望に沿えるように柔軟に対応可能です。
  • 受講者15名様以上の場合は、アシスタント講師を1名配置することで円滑な進行が可能です。
  • 貴社内の会場へPC等の機材レンタル・設置作業(有料)も対応します。
  • 研修会場は、弊社の全国提携会場(有料)がご用意出来ますのでお気軽にご相談ください。

上場企業や官公庁まで業種業界を問わない豊富な研修導入実績

研修実績

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