目的

• AIにおいて重要な役割を担っている「ディープラーニング」についての概要を理解する。
• ニューラルネットワークの構築の方法について理解する。
• ニューラルネットワークにおける学習の方法について理解する。

 

 

研修の様子

 

 

受講者からのコメント

 

【よかった点】

・カタカナの「ア」や、方程式に具体的な数字や例を出していただくことで、前回よりもわかりやすく、すごく話が入ってきやすかったです！ぜひ、次回も開催される際には参加させていただきます！

・ニューラルネットワークの構築や学習の概要が分かりやすく纏まっていて良かったと思います。数学の式の意味が理解できていないので、自習して理解を深めたいと思います。

・最初に前回の復習があり、前回消化できず曖昧だったことも理解できた。受講者の雰囲気も前回よりも理解できているような雰囲気だった。
・微分などの数学的な説明もあり、計算方法を理解することができた。
・資料が共有されたため、次回分の範囲を事前に読んでから出席したいと思った。

・理論の理解が深まった
・数学知識が深まった
・毎回、目次を確認いただく事で全体感と現在地がわかりやすかった
・資料が綺麗でわかりやすかった
・都度E資格との関係性(出題傾向)の説明があったのが良かった
・補足の情報(数式、イメージ図等)があり理解が深まった
・数値を当てはめたり、流れが詳しく解説してあったので非常にわかりやすく理解できた。ちゃんと別紙で解説もあったのが理解しやすいです。聞けば聞くほどなるほどと感じる研修でした。
・バッチとミニバッチ学習で、日本全国と都道府県という説明がイメージしやすかった。
・事前に資料共有があったので、分からない箇所を確認しながら行えた。
・数学の部分で、前回よりも一段噛み砕いたお話があったため、少し分かりやすかったです。
・前回の復習をしてもらったので内容を理解しやすかったです。次回もさっとしてもらえると嬉しいです
・高校数学レベルの数式でも、要所要所説明があって助かりました。
・ディープラーニングについて、概要→詳細の順で説明があって分かりやすかったです。
・E資格だと、どこがでるのか、どんな風に試験にでるかの説明があって分かりやすかったです。
・要所要所参加者の理解度を名指ししながら、確認していて不明点を全量解説されていたこと。

 

【改善点】

・数学の式を色々ご説明頂いたが、あまり理解ができなかった。（個人的は自習でも良いと思っているが）ディープラーニングに必要な数学の研修を別で開催した方が良いのかなと思いました。
・誤差逆伝播法の【除算ノードの逆伝播】あたりから微分結果を覚えるのと講義を聞くのが並行して消化できなくなってきて受講者の雰囲気が怪しくなってきたため、次回も復習から始めてもらうと理解が深まると感じた。
・説明に具体的な数値を表示して説明があるとよりわかりやすいと感じた。
・講義内容すべてを記憶しておくことは難しいと思うので、試験対策として出題される部分や出題形式を補足いただけるとより良いと思ったこれなら試験には合格できそうだから受講を続けようなど判断にも利用できるので
・たまにイメージ図と数式の関係性で迷子になるところがあったので、背景などを追加してくれると嬉しいです
・もう少し具体例があった方がわかりやすいと思いました。(回帰の種類など)
・｢問題としてはどう出るのか｣という質問があったため、e資格で出る具体的な問題と絡めるとより理解を促せるかと思いました。
・数式のところは例で数値入れたらこうなるというのがあると分かりやすいのではないかというのがありましたが個人的にもあると理解するのに役立つかなと思います。