ニューラルネットワークの仕組みを、画像分類の実習で理解する。
研修のねらい
ニューラルネットワークの基本から、学習・評価、画像分類、転移学習までを体験します。学習曲線を読み、モデルの改善と誤分類の分析を通じて活用の基礎を身につけます。
研修のゴール
- ニューラルネットワークの基本構造と学習の流れを説明できる。
- 画像分類モデルを学習・評価し、誤分類の傾向を分析できる。
- 過学習対策や転移学習を試し、改善前後の結果を比較できる。
対象となる受講者様
- ニューラルネットワークや画像認識の実装を学びたい方
- Pythonの基礎と、機械学習の学習用・評価用データおよびモデル評価の考え方を理解している方
カリキュラム詳細
研修時間の目安：2日間（カリキュラム例）
| テーマ | 内容・演習 |
|---|---|
| 1日目：ディープラーニングの基礎 | ニューロン、層、重み、活性化関数、損失関数、勾配降下法と誤差逆伝播の考え方 |
| 1日目：実装と学習 | Pythonと深層学習フレームワーク、テンソル、データ読み込み、学習ループ |
| 1日目：評価と可視化 | 学習用・検証用・テスト用データ、損失と精度の推移、学習曲線の読み取り |
| 2日目：画像分類とCNN | 畳み込みとプーリング、画像の前処理、分類モデルの作成 |
| 2日目：性能改善 | 過学習対策、データ拡張、転移学習、学習条件の比較 |
| 2日目：総合演習 | サンプル画像の分類と誤分類分析 推論の実行、計算資源や利用上の限界を整理して発表 |
受講者の経験やご要望に応じて、内容・進め方を調整します。
ご準備いただくもの
PythonとPyTorchなどの深層学習フレームワークを使用します。PC性能とGPU利用の要否を含め、実習環境は事前にご案内します。
研修費用（標準プラン）
講師料：1日あたり150,000円（税別）
テキスト代：受講者1名あたり3,000円（税別）
研修日程・費用のご相談
実施日程、参加人数、研修環境に応じてご提案・お見積もりします。詳細はお問い合わせください。