～ 深層学習プログラムの典型的な開発の流れ、PyTorchによる画像分類、テキストセンチメント分析への応用 ～
・ＡＩの開発現場で必要な深層学習の知識をPyTorchによるPythonプラグラミングを通して修得する講座
・少数データしかない状況における深層学習の利用法のコツが理解できるPyTorchプログラミングの特別セミナー！
・Python用の深層学習用フレームワーク「ＰｙＴｏｒｃｈ」は、グラフベースの実行・分散学習・モバイル展開・量子化の機能を持ち、利用現場でのパフォーマンス最適化に特徴があります
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
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。本セミナーでは、今、研究者の間でもっとも利用されているPyTorchを深層学習のフレームワークに使って深層学習を行う手法を、基礎的な部分を重視し、プログラム例 (Jupyter notebook、開発時はVSCODE)を用いて解説します。
基礎的な部分では、画像分類を念頭に、畳み込みニューラルネットに関しての流れを述べた後、目下、流行のTransformerを使った深層学習事例を紹介する予定です。特に、Ubuntu／Windows上のJupyter（あるいはVSCODE）を使い、対話的に実行する様子を中心に説明します。また、終了後には、個々の参加者の問題に対する個別質問を（その場、および、事後のメール、オンライン等）受け付け、適宜、技術相談に応じます。
なお、担当講師は、これまで主としてKeras（TensorFlow）での開発を行ってきた経緯もあるため、PyTorchとKerasの比較を適宜組み込みながら違いを説明する予定です。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・データ解析、システム、ソフトほか関連企業の技術者の方 ・データサイエンスを仕事や研究の対象としている方 ・AIの現場開発や理解で必要な深層学習の知識を、Python (PyTorch)を通して理解したい方 |
| 予備知識 |
・Python言語の初歩を知っている方（Pythonのバージョンは３．６以上と想定） ・データ分析、統計解析の基礎知識 |
| 修得知識 |
・PyTorch １．１１．０ (torchvision ０．１２．０) (Cuda １１．３)を使った深層学習の基礎とその活用法が修得できます ・特に、手元に少数のデータ（特に画像データ）しかないような場面で、どのように深層学習を利用すればいいかのコツがわかるようになります |
| プログラム |
１．PyTorchとは？ ２．PyTorchによる画像分類事例 ３．PyTorchによるテキストセンチメント分析事例 ４．PyTorchによるプログラム事例 |
| キーワード |
PyTorch Keras DataLoader データ変換 データ拡張 ニューラルネットモデル 損失関数 最適化関数 CNNニューラルネットモデル 転移学習 ResNet EfficientNet Vision Transformer LSTM BERT Show Attend Tell法 |
| タグ | AI・機械学習、ソフト管理、ソフト教育、データ解析、画像、画像処理 |
| 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 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
