TensorFlow 2を使ったディープラーニングのトレーニングコース

本講座は日本（オンラインまたは現地開催）で実施されるインストラクター主導のライブトレーニングであり、コンピュータビジョンの理解を深めたい上級者向けです。Google Colabを用いた高度な視覚モデル開発におけるTensorFlow機能についても学ぶことができます。

受講完了時点で、皆様は次の能力が得られるようになります：

• TensorFlowを用いて畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を構築・訓練する。
  
• Google Colabを活用して、スケーラブルかつ効率的なクラウドベースのモデル開発を行う。
  
• コンピュータビジョン業務向けの画像前処理手法を実装する。
  
• 実社会での利用を目的としたコンピュータビジョンモデルを導入する。
  
• 転移学習の技術を用いてCNNモデルの性能向上を図る。
  
• 画像分類モデルの結果を可視化・解釈することができる。
  

本講座は日本（オンラインまたは出張）にてインストラクターが指導するライブトレーニングで、中級レベルのデータサイエンティストや開発者向けに、Google Colab環境を活用してディープラーニング技術を理解し実践できるようになることを目的としています。

講座終了後には受講者は以下の能力を身につけることができます：

• Google Colabをディープラーニングプロジェクト用に設定・操作できるようになる。
  
• ニューラルネットワークの基礎原理を理解できる。
  
• TensorFlowを用いてディープラーニングモデルを構築できる。
  
• ディープラーニングモデルの訓練および評価が可能になる。
  
• TensorFlowの高度な機能を用いてディープラーニングを実現できる。
  

日本にて行われる本講座はインストラクター主導の実践的研修で、TensorFlowを用いて不正データを分析したいデータサイエンティスト向けです。

研修終了時には、受講者は以下の能力を獲得します：

• PythonとTensorFlowを使って不正検出モデルを構築する
• 線形回帰および関連モデルを用いて不正行為を予測する
• 不正データ分析用のエンドツーエンドAIアプリケーションを開発する

本コースでは、まずニューラルネットワークや機械学習アルゴリズム、さらに深層学習（そのアルゴリズムと応用）に関する基礎的知識を講義します。

コースの前半40％では基本的な内容に重点を置きつつ、TensorFlow、Caffe、Theano、DeepDrive、Kerasなどの中から適切な技術選定にも役立てます。

次の20％においては、Python向けの深層学習モデル作成支援ライブラリであるTheanoを紹介します。

残り40％ではGoogleが提供するオープンソース深層学習用フレームワークTensorFlowに焦点を当て、実際の演習もすべてTensorFlowを用いて行います。

受講対象者

このコースは、TensorFlowを活用して深層学習プロジェクトに取り組みたいエンジニア向けです。

修了後には、以下の能力を身につけることができます：

• 深層ニューラルネットワーク（DNN）、CNN、RNNについて十分に理解できる
• TensorFlowの構造や導入仕組みを把握できる
• インストールから本番環境構築およびアーキテクチャ設計といった作業が実行可能となる
• コード品質の評価やデバッグ、監視も行えるようになる
• 本格的な運用レベルでモデルの学習処理構築やグラフ生成、ログ記録などが実施できる