１．ニューラルネットワークの概要
（１）パーセプトロン
（２）ニューロンとニューラルネットワーク

２．学習（最適化）
（１）ニューラルネットワークの学習
（２）勾配降下法
（３）ハイパーパラメータ
（４）誤差逆伝播法

３．.畳み込みニューラルネットワーク
（１）畳み込みニューラルネットワークの概要
（２）畳み込み演算
（３）プーリング
（４）画像認識（手書き数字の認識）

４．組込み機器への実装
（１）組込みマイコンボードの概要
（２）開発環境の構築
（３）畳み込みニューラルネットワークの学習データのライブラリ化
（４）マイコンプログラムでの実装方法
（５）実機による動作確認（手書き数字認識）

５．いろいろなネットワーク
（１）自己符号化器
（２）再帰型ニューラルネットワーク
（３）組込み機器への応用例

６．まとめ
（１）まとめと質疑応答

≪担当予定講師≫
株式会社ドライブトレイン　初雁 貴之