Kerasを用いた深層学習の基礎と実践 　～１人１台ＰＣ実習付～

講師の言葉

　深層学習は目下、AIの研究分野だけでなく、様々な現場で必須の技術となっています。しかし、深層学習を行うためのツール（フレームワーク）が乱立しています。世界的には一番人気は　　 　　      Tensorflow（Python言語）、次がPyTorch、その次がKerasです。しかし、TensorflowもPyTorchも一日で理解することはほぼ不可能です。一方、Kerasは深層学習のレイヤーを構成する様々なブロック（ちょうど、レゴのブロックに似ています）をうまくはめ込みながら学習できる初心者にはとても理解しやすいフレームワークです。また、ある程度、深層学習の初歩を知っている人にも、レイヤーをカスタマイズできるので、与えられた問題（たとえば認識問題、検索問題、予測問題など）を解決するためのアイデアに集中できる利点があります。
　本講座では、Kerasを選択します（ただし高速性のため、バックエンドはTensorflowを用います）。その上で、標準的な認識問題だけでなく、検索問題、予測問題のほか、ビルディングブロックの構成による結果が変化する事例を紹介します。ただし、GPUをふんだんに使った実例はその場ではできないため、そのような事例ではあらかじめ学習されたものをロードすることで、内容の理解を早めるよう工夫します。実習では、Windows上のJupyterを使い、参加者に手を動かしてもらいながら説明しますので、生きた知識が得られると確信します。

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