MATLAB および Simulink トレーニング

コースの詳細

この 2 日コースでは、MATLAB® を使った、実践的なディープラーニングのワークフローについて説明します。本コースを通じて、各種のディープニューラル ネットワークを作成し、学習させ、評価する方法を学ぶことができます。講師によるトレーニングでは、ディープニューラル ネットワークの学習プロセスを高速化させるために NVIDIA GPU を使用します。

  • イメージ データやシーケンス データのインポート
  • 畳み込みニューラル ネットワークを使用したイメージの分類、回帰、オブジェクト検出
  • 長短期記憶ネットワークを使用したシーケンスの分類と予測
  • 一般的なネットワーク アーキテクチャを変更したカスタム問題への対応
  • 学習オプションを変更してネットワークのパフォーマンスを改善
NVIDIA Deep Learning Institute

MATLAB によるディープラーニングは、NVIDIA's Deep Learning Institute. によって承認されています。Deep Learning Institute では、GPU も活用した分野別のトレーニングを提供しています。産業分野別のコンテンツや CUDA の上級プログラミングコースについてご興味のある方はこちらをご確認ください。

1 日目


イメージ分類向けの転移学習

目的: 事前学習済みのネットワークを使用してイメージを分類する方法や、転送学習を使用してカスタマイズされた 分類ネットワークを学習させる方法について学びます。

  • 事前学習済みのネットワーク
  • イメージの前処理
  • 一連のイメージの管理
  • 転移学習

ネットワークの動作の解釈

目的: ネットワークを通過するイメージデータを視覚化することで、ネットワークの動作状況を把握できます。 この章ではこの手法をさまざまな種類のイメージに適用する方法について学びます。

  • CNN での活性化
  • 特徴の抽出
  • 機械学習

ネットワークの作成

目的: 畳み込みネットワークを最初から構築します。 この章ではネットワークのレイヤ間で情報がどのように渡されるか、および各レイヤがどのように機能するかを理解します。

  • 層の作成と層の組み立て
  • 2 次元畳み込み
  • フィルターの表示と使用

ネットワークの学習

目的: 学習アルゴリズムがどのように機能するかを理解します。この章では学習を監視および制御するための学習オプションについて学びます。

  • ネットワークの学習
  • 学習の進行状況の監視
  • 検証

2 日目


ネットワーク パフォーマンスの改善

目的: ネットワークパフォーマンスを向上させるために、学習アルゴリズムのオプション、ネットワークアーキテクチャまたは、 学習データを変更する方法について学びます。

  • 学習オプションの調整
  • イメージの拡張
  • 有向非循環グラフ (DAG) ネットワーク

イメージ回帰の実行

目的: 連続的な数値応答を予測できる畳み込みネットワークを作成する方法について学びます。

  • イメージ回帰
  • 回帰のための転移学習
  • 回帰ネットワークの評価

イメージ内のオブジェクトの検出

目的: ネットワークを学習させ、イメージ内の特定のオブジェクトを検索し、ラベルを付けする方法について学びます。

  • オブジェクト検出用のグラウンド トゥルース
  • R-CNN (Regions with Convolutional Neural Networks)
  • R-CNN オブジェクト検出器の使用

シーケンス データの分類

目的: 時系列データやセンサーデータなどの順序付けられた一連のデータを分類するためのネットワークを構築し、学習する方法について学びます。

  • 長短期記憶ネットワーク
  • シーケンス データの構造化
  • ダミー変数
  • sequence-to-label 分類器の学習と評価

出力シーケンスの生成

目的: リカレントネットワークを使ってシーケンスを予測する方法について学びます。

  • sequence-to-sequence 分類
  • 時間の経過に沿った予測信頼度の表示
  • シーケンスの予測

レベル: 中級

必要条件:

  • MATLAB 基礎コースを受講された方、または同等の知識(特にベクトル・行列・テーブル操作の知識)をお持ちの方
  • ディープラーニング入門 コースの事前受講必須。ディープネットワークと画像処理の基礎知識があればなお可

期間: 2 日間

言語: English, Français, 日本語, 한국어

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