目的

• サンプルプログラムを通してニューラルネットワークの学習の流れやモデルの評価を行う。

研修の様子

受講者からのコメント

＜良かった点＞

• 今までで一番理解しやすかったです。（数学要素が少なかったからですかね？）
• E検定出題範囲が一通り網羅できるまで参加したいです。ぜひ続けてください。
• 最初にディープラーニングで何をやっているかを学習した後に、Pythonを使用したカタカナを認識させるデモをやったことで、理解が深まったと思います。
• 自分でもコードを作成し理解を深めてたいと思います。
• 前回の復習から開始したたため、復習を兼ねて理解が進んだと思う。
• 実際のプログラムの動きを見ると講義内容を理解することができた。
• カタカナを題材にしたのはわかりやすかった。
• 実際の作り方や、使い方を拝見でき今までの知識などと紐づけることができとても分かりやすかったです。
• 色々なライブラリがあり、どのライブラリを利用するかによって結果の成功率が異なる事もよくわかりました。
• クロスエントロピー誤差の具体例をあげていただきイメージが非常にしやすかったです。
• E資格に出題されるところと出題されないところを教えていただけたので非常に勉強になりました。
• 数式に関してもなぜその数式なのか、背景も含めてご説明いただき一人で勉強するよりも理解が深まりました。
• サンプルプログラムの解説と実行によりAIの処理ロジックの理解が深まった。
• 実際のコードを動かすことでイメージしやすくなったと思いました。
• 各ライブラリのサマリがわかりやすかったので、まだ使ったことのないものも使っていきたいです。
• 競馬データやプログラムの動き等のサンプルが豊富でAIのイメージが簡単にできた。講義がより楽しめた。

＜改善できる点＞

• 10人ぐらいで色々質問しながら受ける方が気が楽で良い気もしました。
• 講義資料の説明時と並行してプログラム結果を見れると更に理解ができると感じた。（または最初にプログラムを動かしてイメージをわかせる、等）
• 違うサンプルプログラムの解説もお願いしたい。