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。
- 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
- 演習環境確認
- ディープラーニング基礎知識の確認
- 画像認識のための深層学習の研究動向
- 時間軸と言語処理
- ディープラーニングの現場適用事例紹介
- チューニングワークショップ
- 実習環境とツールの操作方法解説
- 中間層とノード数の関係
- 特徴量/ノードの多さと中間層の深さの関係
- 活性化関数の選択と収束性の関係
- 正則化の効果
- ミニバッチ学習と収束性の関係
- ノイズを加えたデータのロバスト性
- DLツール比較・デモ
- 各種ディープラーニングツール
- Caffe
- TensorFlow
- keras
- theano
- Chainerなど
- ディープラーニングライブラリ各論
- 実際の開発ツールを用いた画像認識デモ
持参品
パソコン実習がございます。
受講の際は、Google Chrome, Mozilla FirefoxをインストールしたPCをご用意ください。
ライブ配信セミナーについて
- 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
- お申し込み前に、 視聴環境 をご確認いただき、 ミーティングテスト にて動作確認をお願いいたします。
- 開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。電子媒体での配布はございません。
- 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
- ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
- タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
- 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
- Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。