１．ディープラーニングプロジェクトの進め方
（１）プロジェクトの全体像
（２）プロジェクトにおける各プロセスの役割と目的
（３） フレームワーク・環境・ハードウェア
（４） 開発環境の構築

２．機械学習・ディープラーニング概要　
（１） 機械学習とディープラーニング
（２） ニューラルネットワークの学習
（３） 畳み込みニューラルネットワーク
（４） タスクとモデル
（５） OpenCVを利用した画像処理

３． AutoEncoderによる正常・異常検知
（１） AutoEncoderとは
（２） Convolutional AutoEncoderの実装
（３） AutoEncoderのデータ準備
（４） AutoEncorderによる学習と評価
（５） 性能向上のためのテクニック
　　　(ア) グレースケール化・二値化
　　　(イ) データの整理・切り取り

４． まとめ
（１） 全体的な講評
（２） 質疑応答



≪担当予定講師≫
　Automagi株式会社 AIビジネス開発部 テックリード 佐藤　峻

≪配布テキスト≫
　井上大樹・佐藤峻　著　ディープラーニング開発実践ハンズオン