【12月5日】OSSを利用した深層学習入門(初級編) | Peatix tag:peatix.com,2011:1 2021-11-15T10:30:50+09:00 Peatix サイオステクノロジー 【12月5日】OSSを利用した深層学習入門(初級編) tag:peatix.com,2017:event-322308 2017-12-05T09:30:00JST 2017-12-05T09:30:00JST 【概要】「OSSを利用した深層学習入門(初級編)」は、「深層学習に興味があるが、何処から手をつけて良いのかわからない」「深層学習とディープラーニングとニューラルネットワークの違いは?」「独学で深層学習の勉強を始めたが挫折した」という方を対象に、座学で概念や知識を習得するだけでなく、実際にハンズオン演習で深層学習を体験することにより、初心者の方でも「深層学習は自分でも使えるんだ」と、身近に感じていただくことをゴールとしたトレーニングコース(勉強会・セミナー)です。現在日本では「深層学習」という言葉は、英語のDeep Learning(ディープ・ラーニング)ではなく、Deep Neural Network(ディープ・ニューラル・ネットワーク)を指す言葉として使われていますが、本コースでは、ディープニューラルネットワークを中心に学びます。コースの座学部分では、言葉の使われ方の違いを明確にしながら、ニューラルネットワークの基礎となるパーセプトロンの考え方から、ディープニューラルネットワークまで、体系的に学びます。また、本コースでは、オープン・ソース・ソフトウエア(以下、OSS)のNeural Network Libraries(NNabla)や無料で利用出来るNeural Network Console(※1)などを利用して演習を行います。一般的に、深層学習は、期待通りの解を導き出せるようになるまで、多くの時間を実験と検証に費やす必要がありますが、無料製品を利用することにより、時間とコストの制約を大幅に緩和することが可能です。トレーニング参加者には、トレーニング・テキストの他、トレーニング中にハンズオン・ラボで使用したコンピュータと同じ環境を構築するためのハンズオンラボ・セットアップ・キットを無料で提供しますので、トレーニング終了後、何度でも復習することが可能です。(※1)Neural Network Consoleは、ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社が提供するディープラーニング・ツールです。URL:https://dl.sony.com/ja/【所用時間】 9時間(通常開始終了時刻:9:30-18:30)(休憩時間を含みます)【コースが想定している参加者】「OSSを利用した機械学習入門(初級編または中級編)」受講済みの方 深層学習に興味があるが、何処から手をつけて良いのかわからない方 深層学習の勉強を始めてみたが、プログラムや数式がわからず挫折した方 深層学習とは何かを知識としては理解しているが、実際に使用したことが無い方システム部門の担当者、マネージャ、システム担当役員システム関連企業の営業・開発・サポート等の担当者、マネージャ、役員【参加の前提条件】「OSSを利用した機械学習入門(初級編)」受講済み、または同等の知識を有する方  ※「OSSを利用した機械学習入門(初級編)」の事前受講を強くお勧めします。 何らかの形でシステムやコンピュータに関係した業務に携わっている LinuxとOSSの言葉の意味を知っている 人工知能や機械学習について興味がある マウスとキーボードを自由に使える【カリキュラム】深層学習とは?パーセプトロンとニューラルネットワークディープニューラルネットワーク畳み込みニューラルネットワーク再帰的ニューラルネットワークハンズオン・ラボ(演習)【持ち帰り可能な教材】コース参加者には、コースで使用したテキストと演習で使用したコンピュータと同等の環境が構築できるハンズオンラボ・セットアップ・キットが提供されますので、コース終了後、何度でも復習することが可能です。・コーステキスト・ハンズオンラボ・セットアップ・キット【持ち物・その他】ノートやペンなどの筆記具の貸出しはありませんので、筆記具をご持参ください。コース中は、携帯電話を使用できません。マナーモードに設定していただくか、電源を切っていただけますようお願いします。最少催行人数、中止、キャンセルなどにつきましては「その他注意事項」(※2)をご覧ください。(※2)「その他注意事項」については、https://sios.jp/products/ai/policy.htmlをご参照ください。 Updates tag:peatix.com,2017-11-15 00:27:30 2017-11-15 00:27:30 イベント詳細情報を更新しました。 Diff#295127