〜 CNN MNIST分類器、CNN CIFAR-10分類器の構築、データフロー解析とデバッキング、解析精度向上手法とポイント 〜
・実践的なデータフロー解析やデバッグ方法を通して解析精度向上に活かすための講座
・Tensorflowの公式ページに紹介されている情報に準拠し、ソースコードを読むことでディープラーニングが実践的に理解できる特別セミナー！
Tensorflowによるディープラーニング技術と解析精度向上手法
講師の言葉
ディープラーニングは、画像解析を中心とした分野において優れたAIツールとなっている一方、ブラックボックスとして扱うかぎり、結果精度を改善するのに苦労している人が多いことも事実です。
本講座では、Tensorflowによるプログラムコードを読むことでディープラーニングをホワイトボックス化し、受講者が自力で結果精度を上げられることを目指します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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 | ・AI、システム、ソフトほか関連企業の技術者の方 ・ディープラーニングを使うことによって高解析精度を必要とする方 |
| 予備知識 | ・線形代数および関数に関する初歩的な知識 ・ディープラーニングの基礎知識 ・Python等のプログラミング言語によるプログラミングに慣れていることが望ましい |
| 修得知識 | ・Tensorflowとその周りの関連ツール（データフロー解析やデバッグ方法）を通しディープラーニングの本質的な働きを理解し、具体的に解析精度を上げるために必要な注目点を見つけることができるようになる |
| プログラム |
１．CNN MNIST
・手書き数字の分類器をCNN（Convolutional Neural Network）で構築する
（１）．ｃの構築
（２）．CNN MNIST分類器の訓練と評価
２．CIFAR-10の構築
・分類器ベンチマークの１つであるCIFAR-10をCNNで構築する
（１）．CNN CIFAR-10分類器の構築
（２）．CNN CIFAR-10分類器の訓練と評価
（３）．TensorBoardの使用
（４）．GPUボードの役割
３．データの取り込み
・重要なDNNにおける入力データの扱い
４．デバッキング
・Tensorflow専用デバッキングツールtfdbgの使い方を学習する
５．解析精度向上のための注意点
６．参考データ
（１）． データフローグラフ
・Tensorflowによるディープラーニング計算過程の可視化
（２）．埋め込み表現の可視化
・Tensorflowによる自然言語処理を設計する際、必要となる知識 |
| キーワード | Tensorflow 分類器ベンチマーク GPUボード デバッキング tfdbgの使い方 |
| タグ | ソフト管理、データ解析、ITサービス |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000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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