【PC実習付】基礎から学ぶディープラーニング実践講座

ディープラーニングを実務に活かすための基礎知識から
最新動向まで学べるセミナーです。

※ パソコン実習がございます。
　受講の際は、Google Chrome、Mozilla Firefox、Microsoft EdgeブラウザをインストールしたPCをご持参ください。

講師

シンギュラーテクノロジーズ　代表　森出 茂樹 氏

＜専門＞ AI/ディープラーニング、事業開拓、人材育成

＜略歴＞
　現在、ものづくりの現場でAI・ディープラーニングを使いこなす人材育成コンサルティングを行うとともに、機械学会、時計学会、ロボット学会、情報システム協会などでディープラーニングに関する講演・講座を実施中。
　前職では、実世界とAI・ディープラーニングの融合を目指して、ビジネス拡大を行うと共
に、社内でのディープラーニング教育、コミュニティ構築などを推進。
　その他ARビジネス立ち上げを始め、Eclipse FoundationでのProject 設立など、新プロダクト
の発案・企画・推進を得意領域とする。インターネットストリーミングやEclipse関連の著述・
講演も多数。
　2018年、Singular Technologies設立。
　Future Management & Innovation Consulting Inc. チーフ・イノベーションアーキテクト

受講料

　49,980円（税込）

■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合47,250円、
　 2名同時申込の場合計49,980円（2人目無料：1名あたり24,990円）で受講できます。
　 備考欄に「会員登録希望」と希望の案内方法【メールまたは郵送】を記入ください。
  （セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、
　  今回の受講料から会員価格を適用いたします。）

※ 会員登録とは
　 ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
　 すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切掛かりません。

受講対象・レベル

ディープラーニングを始めようとする方。
学習したがネットワークの挙動やチューニング方法でお困りの方。
現場適用をお考えの方。

必要な予備知識

一般的なエンジニアとしての知識で十分です。

習得できる知識

・ビジュアル学習ツールを使ったニューラルネットワークの挙動、
　各種パラメータの意味の理解とチューニングのための各種ノウハウ獲得
・実務への適用事例
・各種ディープラーニング・フレームワークの特徴理解

趣旨

　ディープラーニングを始めようとしている方からは「解説書を一通り読んだが具体的にどうなのかが今一つ理解できない」、「ツールをインストールしてサンプルを試したが、その後何をやったらよいかわからない」などの声をお聞きします。
　実際にディープラーニングを実務に活かすには次の一歩が必要です。開発の現場ではニューラルネットワークの各種パラメータの意味の理解や、チューニングのための各種ノウハウ（たとえば過学習への対応や層数とノード数のトレードオフ）などを、道具の使い方として体得していることが重要になります。
　そこで、まず基礎知識を歴史と最新動向の両面から学び、その後ビジュアル学習ツールを使って、パラメータの変更やチューニングを実施するとどのように変わるのかを視覚的に体感していただくとともに、現場での適用事例も紹介します。
　また現在、様々なディープラーニング・フレームワークがオープンソースで提供されていますが、本講座ではCaffe、TensorFlow、keras、theano、Chainerなど主要なフレームワークの特徴と用途を解説し、サンプルコードを対比しながらソースコードの一端を理解して頂き、最後に実際の開発ツールで画像認識のデモをご覧いただきます。

プログラム

1. 歴史と最新動向の両面から学ぶディープラーニング基礎知識
　1-1.演習環境確認
　1-2.ディープラーニング基礎知識の確認
　1-3.画像認識のための深層学習の研究動向
　1-4.時間軸と言語処理
　1-5.ディープラーニングの現場適用事例紹介

2. 学習ツール playground によるディープラーニング調教実習
　2-1.実習環境とツールの操作方法解説
　2-2.中間層とノード数の関係
　2-3.特徴量/ノードの多さと中間層の深さの関係
　2-4.活性化関数の選択と収束性の関係
　2-5.正則化の効果
　2-6.ミニバッチ学習と収束性の関係
　2-7.ノイズを加えたデータのロバスト性（ノイズ耐性）

3. DLツール実装・ソース比較およびデモ
　3-1.各種ディープラーニングツール
　　(Caffe、TensorFlow、keras、theano、Chainerなど)
　3-2.ディープラーニングライブラリ各論
　3-3.実際の開発ツールを用いた画像認識デモ

【質疑応答・名刺交換】