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． U-Netによる正常・異常検知
（１） U-Netとは
（２） U-Netの実装
（３） U-Netのデータ準備
（４） 学習と評価
（５） ネットワークと学習の改良
（６）モデルの評価・性能向上
（７）実験のまとめ

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