Caffe2によるディープラーニングの基礎と実践 〜1人1台PC実習付〜

〜 初学者のためのディープラーニングの基礎、Caffe2の構造、Pythonと数値計算、iOS/Androidでの動作 〜

・軽量、モジュラー、スケーラブルなディープラーニングフレームワークであるCaffe2の実践修得講座

・高速に動作し、動作環境が限られたモバイル機器や、パフォーマンス重視の分散計算機環境に向いているCaffe2をマスターし、システム開発へ応用しよう! 

*PCは弊社でご用意いたします

講師の言葉

 このセミナーではCaffe2を使ってディープラーニングの実践方法を学びます。長らくコミュニティ主導での開発が続いていたCaffeフレームワークの後継として、Caffe2フレームワークがリリースされました。Caffe2はモバイル機器での動作を念頭に開発が続く、軽量、モジュラー、スケーラブルなディープラーニングフレームワークです。高速に動作し、特に動作環境が限られたモバイル機器や、大規模にスケールさせたパフォーマンス重視の分散計算機環境でのデプロイに向いています。
 このセミナーでは初学者のために前半にディープラーニングの基礎をおさらいし、後半からCaffe2フレームワークの使い方を基礎から実践まで学びます。Caffe2にはC++とPythonのAPIがありますが、このセミナーでは初学者でも使いやすいPython言語での使い方を学びます。初学者がつまづきやすいインストール方法から開発環境構築もカバーします。後半はDockerを使ってコードを動かしながらCaffe2の使い方を習得する予定です。

セミナー詳細

開催日時
  • 2018年01月31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 ・画像処理、データ解析関連部署の方 ・これからディープラーニングをはじめたい初学者の方 ・Caffe、TensorFlow/Keras、PyTorch、Chainerなどのフレームワークを使っていてCaffe2に興味がある方 ・モバイル機器向けにディープラーニングモデルを動作させたい方
予備知識 ・線形代数と微分の知識(大学初年度程度) ・Pythonでのプログラム作成経験 ・機械学習の基本
修得知識 ・ディープラーニングの基礎知識 ・Caffe2フレームワークの使い方
プログラム

1.ディープラーニングの基礎
  (1). なぜ今、深層学習?
  (2). これまでの経緯  
  (3). ニューラルネットワークの基本
  (4). 誤差逆伝播法
  (5). 画像認識と畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
  (6). 様々なネットワーク

2. Caffe2フレームワーク
  (1). ディープラーニングフレームワークの比較
  (2). Caffe2を使ってできること
  (3). Caffe2の構造
  (4). ワークスペース、演算子、ネット
  (5). 計算グラフ
  (6). データの前処理
  (7).CaffeとCaffe2
  (8).Model Zoo

3. Caffe2を使う準備
  (1). Buildの手順
  (2). GPU環境
  (3). Dockerで環境構築する方法

4.Python言語について
  (1). Jupyter環境
  (2). Pythonと数値計算

5. Caffe2の使い方
  (1). 線形回帰
  (2). ImageNetモデルを使った一般物体のカテゴリ識別
  (3). MNISTでの手書き文字認識
  (4). 学習データの準備と実践
  (5). 複数GPU環境での分散学習
  (6). 演算子の開発

6. Caffe2を使った開発
  (1). iOS/Androidでの動作

キーワード Caffe2 ニューラルネットワーク 誤差逆伝播法 Model Zoo Docker 分散学習
タグ ソフト管理画像処理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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