この研修で学べること

  • 機械学習の数学的基礎
  • TensorFlow/PyTorchによる実装
  • モデルの評価と改善手法
  • MLOpsとモデルデプロイ

カリキュラム

1
Day 1-2

機械学習の基礎

  • 数学的基礎（線形代数、確率統計）
  • 教師あり学習
  • 教師なし学習
  • モデル評価手法
2
Day 3-4

深層学習

  • ニューラルネットワーク
  • CNN・RNNの実装
  • Transformerアーキテクチャ
  • 転移学習
3
Day 5

本番運用

  • MLOpsの基礎
  • モデルのデプロイ
  • 監視と再学習
  • チーム開発プラクティス

こんな方におすすめ

  • エンジニア
  • 開発者

講師紹介

鈴

鈴木 大輔

機械学習エンジニア

本人確認済み

東京大学工学部卒。AIスタートアップで機械学習モデルの開発をリード。画像認識、自然言語処理の分野で複数の論文を発表。実践的なハンズオン研修に定評あり。

東京大学卒論文発表多数AIスタートアップCTO
専門分野： 機械学習深層学習画像認識NLP