ChainerによるDeep Learningプログラミング基礎講座 〜1人1台PC実習付〜

〜 Pythonの基礎学習、単純パーセプトロン、畳み込みニューラルネット(CNN)の実装、画風変換の応用例 〜

・Chainerを用いてニューラルネットワークモデルを実装できるようになるための講座

・ディープラーニングのプログラミング経験が少ない方でも学んだ知識をすぐに実践に移せる特別セミナー!

*PCは弊社でご用意いたします

講師の言葉

 「Deep Learningについて調べたり、話を聞いたりしたことはあるがまだ自分の手で動かしてみたことがない。」本講座はそのような方々がDeep Learningのプログラミングを始めるきっかけの場となることを目指しております。本講座ではPreferred Networks社が開発したChainerというDeep Learningのフレームワークを用いたプログラミングの基本技術を学習します。Pythonの基礎学習から始め、単純パーセプトロンの実装等からニューラルネットワークについて学び、最終的にChainerを用いた畳み込みニューラルネット(CNN)の実装、画風変換と呼ばれる応用例の学習まで行います。
 講義と演習をぶつ切りにせず、両者を織り交ぜながら進めていくことで参加してくださった方々が学んだ知識をすぐに実践に移せるような講座をデザインしました。またセミナー中にカバーできない範囲に関する参考文献等もテキストに添付しておきますので、セミナー後の学習にも役立てていただければ幸いです。初歩的な内容からわかりやすく説明をしていきますので、プログラミング経験が少ない方の参加も歓迎しております。

セミナー詳細

開催日時
  • 2017年01月11日(水) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・Chainerを使ったプログラミングを学習したい方 ・プログラミング自体の経験が少ないがDeep Learningを学んでみたい方 ・Deep Learningを学ぶきっかけが欲しい方
予備知識 ・行列、微分積分の基本的な知識があると理解が深まりますが、必須ではありません ・Pythonでのプログラミング経験があると理解が深まりますが、必須ではありません
修得知識 ・単純なニューラルネットを0から記述できるようになります ・Chainerの基礎的な機能が使えるようになります ・Chainerを用いて畳み込みニューラルネット等のニューラルネットワークモデルを実装できるようになります
プログラム

1.Deep Learningの基礎知識
  (1).Deep Learningとは何か?
  (2).Deep Learningを使って何ができるのか?
  (3).Deep Learning実装に必要な開発環境・知識・技能

2.Pythonの速習(おさらい)【演習】
  (1).数値、文字列、変数
  (2).リスト、タプル、辞書
  (3).if文、while文、for文、関数
  (4).オブジェクト、クラス


3.ニューラルネットワークの説明と演習
  (1).神経細胞(ニューロン)と人工ニューロン
  (2).単純パーセプトロン【演習】
     a.重みとバイアス
     b.活性化関数
  (3).多層ニューラルネットワーク【演習】
     a.誤差逆伝播法
  (4).最適化アルゴリズム【演習】
     a.確率勾配降下法


4.Chainerの導入
  (1).インストールと環境設定
  (2).基本機能の学習【演習】


5. 画風変換を用いて畳み込みニューラルネットを学ぶ
  (1).画風変換とは何か?
  (2).畳み込みニューラルネットの仕組み
  (3).画風変換アルゴリズムを解剖する【演習】


6. まとめ・質疑応答

キーワード Deep Learning Python 多層ニューラルネットワーク 誤差逆伝播法 最適化アルゴリズム 画風変換
タグ シミュレーション・解析データ解析画像処理組み込みソフトITサービス
受講料 一般 (1名):50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):45,100円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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