とりあえず先週修了証を貰ったので(70)

1.深層学習

深層学習_修了証.jpg

これもとりあえず先週修了証を貰ったので(69)で述べたと同様に、ga120 機械学習・深層学習で習ったものとダブるものがありました。実はそこで概要は理解できたのですが、実習が不完全でした。よってこんどこそは授業を聴くだけではなく、データを用いて実習しようと思っていたのですが、またまたで TensorFlow/Keras を使う環境作りの場面で躓いてしまい、出来ず仕舞いに終わってしまいました。
一応確認テストは満点はとれたので修了証を頂くことが出来ましたが、ちょっと挫折感があります。

2.センサ

センサ_修了証.jpg

私はH/W技術者だったので、まったく未知の分野ではなく、おさらいという意味ではとても良い講座だったと思います。また「第4回 機械量センサ」などでは初めて聞くようなことも多く、楽しみました。
ただ、この「スマートエスイー」という教育プログラムの対象は情報系エンジニアなので、量子力学の初歩から説明するのは分かりやすいのかなぁ?って疑問をもってしまいました。私は物理オタクなので楽しめましたが。。まあ、エネルギーバンド理論が分からないと半導体の動作は分からないから量子力学からやらざる得ないのは分かるんですが、そんな事知らないようなH/W技術者はたくさん居ますよ。ましてや情報系エンジニアに必要なのか?と思ったわけです。

[深層学習のシラバス]-------------------------------

第1回 TensorFlow/Kerasによるニューラルネットワーク入門 -予備知識(1)

1-1 本題に入る前に:参考書
1-2 ハンズオン環境の利用方法
1-3 データサイエンスと機械学習(1)
1-4 データサイエンスと機械学習(2)
1-5 機械学習アルゴリズムの分類(1)教師あり学習、教師なし学習の代表例
1-6 機械学習アルゴリズムの分類(2)教師なし学習の代表例:強化学習

第2回 TensorFlow/Kerasによるニューラルネットワーク入門 -予備知識(2)

2-1 TensorFlow(low-level API)のコードの書き方(1)
2-2 TensorFlow(low-level API)のコードの書き方(2)
2-3 TensorFlow(low-level API)のコードの書き方(3)
2-4 TensorFlow(low-level API)のコードの書き方(4)
2-5 TensorFlow(Keras API)のコードの書き方
2-6 ロジスティック回帰と最尤推定法(1)
2-7 ロジスティック回帰と最尤推定法(2)

第3回 畳み込みニューラルネットワーク入門(1)

3-1 線形多項分類器(1)
3-2 線形多項分類器(2)
3-3 線形多項分類器(3)
3-4 線形多項分類器(4)
3-5 多層ニューラルネットワークによる特徴抽出(1)
3-6 多層ニューラルネットワークによる特徴抽出(2)
3-7 多層ニューラルネットワークによる特徴抽出(3)

第4回 畳み込みニューラルネットワーク入門(2)

4-1 畳み込みフィルターによる画像の特徴抽出(1)
4-2 畳み込みフィルターによる画像の特徴抽出(2)
4-3 畳み込みフィルターによる画像の特徴抽出(3)
4-4 畳み込みフィルターの動的な学習(1)畳み込みフィルターの最適化
4-5 畳み込みフィルターの動的な学習(2)
4-6 畳み込みフィルターの動的な学習(3)
4-7 畳み込みフィルターの動的な学習(4)畳み込みフィルターの多層化
4-8 畳み込みフィルターの動的な学習(5)
4-9 畳み込みフィルターの動的な学習(6)
4-10 その他の少し高度な話題

第5回 データの準備、前処理

5-1 はじめに/pytorchとは
5-2 深層学習とデータ
5-3 超解像度
5-4 データの集め方について
5-5 分類問題
5-6 オートエンコーダ

第6回 総合演習(1)

6-1 空間解像度
6-2 有向非巡回グラフ

第7回 総合演習(2)

7-1 最適化手法(1)
7-2 最適化手法(2)/ファインチューニング
7-3 敵対的学習

第8回 ビジネス上の事例紹介

8-1 はじめに/機械学習の実践(1)
8-2 機械学習の実践(2)
8-3 デジタル広告領域の課題と事例(1)デジタル広告領域の課題
8-4 デジタル広告領域の課題と事例(2)広告クリック率の予測
8-5 デジタル広告領域の課題と事例(3)バナーの制作編集支援
8-6 デジタル広告領域の課題と事例(4)Webページからのテキスト広告生成/バナー画像の理解
8-7 デジタル広告領域の課題と事例(5)ロボット接客/おわりに

[センサのシラバス]-------------------------------

第1回 オリエンテーション、センサ活用概論

1-1 オリエンテーション
1-2 センサとは(1)
1-3 センサとは(2)
1-4 計測系の基本的特徴とセンサ(1)
1-5 計測系の基本的特徴とセンサ(2)
1-6 計測系の基本的特徴とセンサ(3)
1-7 測定の実際
1-8 測定器(センサ)使用上の諸問題、使用測定器(センサ)の選択について

第2回 センサの基礎

2-1 計測量の物理単位系(1)
2-2 計測量の物理単位系(2)
2-3 半導体の物理とセンサ応用(1)
2-4 半導体の物理とセンサ応用(2)
2-5 半導体の物理とセンサ応用(3)
2-6 半導体の物理とセンサ応用(4)
2-7 半導体の物理とセンサ応用(5)
2-8 半導体の物理とセンサ応用(6)

第3回 光センサ、磁気センサ、温度センサ

3-1 光センサ(1)
3-2 光センサ(2)
3-3 赤外線センサ(1)
3-4 赤外線センサ(2)
3-5 磁気センサ(1)
3-6 磁気センサ(2)
3-7 温度センサ(1)
3-8 温度センサ(2)

第4回 機械量センサ

4-1 MEMS概論(1)
4-2 MEMS概論(2)
4-3 加速度センサ(1)
4-4 加速度センサ(2)
4-5 圧力センサ(1)
4-6 圧力センサ(2)
4-7 角速度センサ(1)
4-8 角速度センサ(2)

第5回 アナログ回路入門

5-1 電気回路の基礎知識
5-2 OPアンプ(Operational Amplifier)(1)
5-3 OPアンプ(Operational Amplifier)(2)
5-4 OPアンプ(Operational Amplifier)(3)
5-5 OPアンプ(Operational Amplifier)(4)
5-6 OPアンプ(Operational Amplifier)(5)

第6回 センサ信号処理入門

6-1 電子回路基礎(1)
6-2 電子回路基礎(2)
6-3 ノイズ(1)
6-4 ノイズ(2)
6-5 フィルタ回路
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