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DXインフルエンサ養成講座
ディープラーニング
Stage1
小池敦（東北大学 情報科学研究科）
オンデマンド
1回3時間×6回，合計18時間
Pythonプログラミングの基礎，ベクトル，行列の基礎知識
ディープラーニングについて，基礎から実践までを学ぶ．実際にPythonでコーディングをしながら演習を行うことで実践力をUPする．
以下の内容を到達目標とする．
・ディープラーニングについての基礎知識を理解し，その活用の具体策を社内で検討することができる
・プログラミング言語（Python）を用いたディープラーニングの実践スキルを身につける
・ＡＩ分野の最新動向や技術進歩に対して，それを理解・活用する基盤知識・スキルを身につける
・ディープラーニングを中心にＡＩを用いてビッグデータをどう活用できるのか，理解・実践することができる
単元ごとに動画を視聴した後，演習課題を行い，すべての単元で合格点を取得すると修了となる．
授業計画
イントロダクション
ニューラルネットワークの基礎（付録教材：ヤコビ行列と連鎖律）
画像処理と畳み込みニューラルネットワーク
再帰型ニューラルネットワーク
自然言語処理と深層学習
Transformerと大規模言語モデル（付録教材：アテンションとキーバリューメモリ）