1限目

【講義】ディープラーニングのビジネスへの活用概論

• AI・機械学習はどこにいる?どこに向かう?
• AI/機械学習が実際にどのように社会で活用されているか
• AI/機械学習に対する世の中の期待
• AI/機械学習に対する直近の取り組み、
• AI・機械学習 導入事例のご紹介、
• 成功するプロジェクトの進め方（成功までの道筋、技術的な取り組み方法、成熟のさせ方、業務を意識したプロジェクトの進め方等）

※画像のDeep Learningを中心に説明。
※「AutoDL」による、「画像判別」のデモ含

2限目

【講義】「Deep Learner」の利用に際しての基礎知識

• 統計・データサイエンス・機械学習の概説
• 統計学とデータマイニング、データサイエンス
• データマイング/テキストマイニング
• 適用データ例（顧客データ、販売管理データ、ログデータ、テキストデータ）
• 判別モデルと回帰モデル

※「R」・「Visual Mining Studio / Text Mining Studio / Visual R Platform」をバックグランドに説明。

3限目

【講義・演習】ディープラーニングと「 Deep Learner」の基礎

データマイニングと「 Deep Learner」

• ニューラルネットワーク概説
• 「Deep Learner」利用の為の基礎知識
• データの次元圧縮（次元削減と次元圧縮）
• ハイパーパラメター（Model Optimizer；ネットワーク層と活性化関数の解説・調整）
• ハンズオン：判別モデルと時系列からの判別モデル

4限目

【演習・ハンズオン】

• テキストマイニングと Deep Learner
• ハンズオン：テキストマイニングのモデル