Googleが公開した深層学習用フレームワークTensorFlowやKerasの概要を学び、その利用方法をPythonを用いて習得します。また、深層学習フレームワークによる画像処理の実践方法をサンプルプログラムを参考に学び、その開発手法を習得します。


１．TensorFlowとKerasの概要
　TensorFlow及び、Kerasライブラリの概要と開発環境について解説します。
２．TensorFlowの基本
　TensorFlowライブラリの使い方について解説します。
　また、深層学習で用いられる最適化や勾配法についても学びます。
３．ニューラルネットワークとKeras
　ニューラルネットワークを用いた機械学習の仕組みについて解説します。
　また、順伝播型ニューラルネットワークを用いたモデルの開発も行います。
４．KerasによるCNNの実装
　畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の手法について解説します。
　また、CNNを用いた画像分類の手法についても学びます。
５．学習済みモデルの活用
　学習済みモデルを使った分類の実施方法について解説します。
　また、転移学習を用いたモデルの開発手法についても解説します。
６．演習
　画像分類を行うモデルの開発を行います。

講師：株式会社インテックス（予定）