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  • 人工知能・AI
公開日:2016/09/27

Deep Learning基礎知識

1-1.ニューラルネットワーク入門

タグ

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  • ヘッブの法則
  • 画像認識
  • 損失関数
  • クロス・エントロピー
  • Gradient descent(勾配降下法)
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講 師
丸山 不二夫
授業数
14
前 提
・機械学習にたいしての
 基礎的な知識

¥1500

13
110

講座紹介

近年多くの注目を集める人工知能、その革命的な技術の進歩に貢献している深層学習~Deep Learning~について学び、学生を対象とした内容になっております。日本androidの会名誉会長である、丸山不二夫先生が講師となり、Deep Learningの概要と周辺技術についての解説を行っていきます。
※本講座は2016/09/11に開催されました、「Deep Learning 学生無料勉強会@GMO Yours」の内容を撮影したものになります。


【主催団体】日本androidの会学生部(http://student.android-group.jp/)
【イベント詳細】http://jagsc.connpass.com/event/36393/

授業一覧

1-1.ニューラルネットワーク入門 お試し視聴 16:34
1-2.ニューラルネットワーク お試し視聴 20:00
1-3.ニューロンの動きとニューラルネットワーク お試し視聴 14:13

1-4.ニューロンの状態

09:36

1-5.ニューロンの機能

10:47

1-6.ニューロンのグラフ化

06:42

1-7.ニューラルネットワークのグラフ表現とモジュール構造

07:22

2-1.ニューラルネットワークの学習入門

11:06

2-2. ニューラルネットワークの学習例

18:28

2-3.言語の機械学習

06:40

2-4.学習用データの作成

08:38

2-5.ニューラルネットワークの学習の概要

10:23

2-6. ニューラルネットワークのパラメータ試行

27:12

2-7.訓練の定義と実行

13:04