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【終了】いっきに解説Deeplearning 　～GPUありなし比較、クラウド対PC比較〘運用開発環境まで一気に解説〙

【終了】いっきに解説Deeplearning 　～GPUありなし比較、クラウド対PC比較〘運用開発環境まで一気に解説〙

いっきに解説Deeplearning

GPUありなし比較、クラウド対PC比較をしながらMNISTからKaggle、
自前モデル作成による画像分類機作成まで解説

◇本講座の対象となる方

・これからAI(機械学習)を用いたプロジェクトを導入したい実務担当者

・IoTやDeepLearningを活用した事業展開に興味がある方

・GPUの購入やクラウドの導入を検討中の方

◇本講座で学べること

■構築
・AWSでクラウドの機械学習環境を構築
・GPU付きパソコンで機械学習環境を構築

■インストールと確認・・・
NVIDIA,CUDA,cuDNN,Python,Pyenv,Keras,TensorFlow,TensorBoard,OpenCV,dlib

■画像分類機・・・
MNIST,Cifar10,VGG,Xception,リアルタイム画像分類

■画像生成・・・
varational autoencoder,GAN

◇ ＝そもそもGPUって何？　Mnistって？＝

GPU

普通のパソコンの10倍の速さで演算してくれる装置

（Graphics Processing Unit）グラフィックスプロセッシングユニット、略してGPUは、リアルタイム画像処理に特化した演算装置ないしプロセッサである。GPUは並列処理を行うことで高速に演算を回す装置。大雑把に言うと・・　普通のパソコンの10倍の速さで処理をしてくれる装置。ディープラーニングの演算はとても大量なのでGPUを用いても何週間もかかることもあります。そのため・・・

アイデア　→　コード化　→　学習　→　トレーニング　→　テスト　→　チューニング

というサイクルの機械学習のR&Dを回すにはGPUが必須です。

GPUのレンタル

クラウドでのGPUレンタルはシステムが複雑

GPUを買わなくても、アマゾンやグーグルが提供する開発、運用環境の貸し出しサービスとしてAWSやGCPなどがあります。しかしながらそのシステムは「1分/1円」など大変わかりにくく、多くの方が不安を抱えています。実際に一晩使いっぱなしでいるとすぐに数万円がなくなってしまう事も・・。比較のポイントや導入時のノウハウを実際の実務担当者が紹介します。

MNIST

「Mixed National Institute of Standards and Technology database」

手書き数字のデータセット。ディープラーニングを勉強する際に、画像認識の手軽な題材としてよく使われる。

◇当日の持ち物

・ノートパソコンかタブレット端末。

※後ろの席の方などはプロジェクター資料の文字が小さく見えない場合があります。講義資料をお手元で確認されながらの聴講をお勧めします。

◇参加費用（税込）

おひとり様　5,000円
＊先着50名様に限り、おひとり様　3,000円

割引チケット（先着50名様）

チケット購入ページへ

◇会場・アクセス

株式会社セラク内　(新宿駅7分)

※2017年4月23日、株式会社セラク内　(新宿駅7分)数学と人工知能講演の様子。他にロボットやドローン講座も開催。

◇アジェンダ

1:環境を構築する（Tensorflow +　Keras）
1-1:クラウドに高速な機械学習環境を構築する
1-2:パソコンに高速な機械学習環境を構築する

2:機械学習の基礎を学ぶ
2-1:Kerasリポジトリをクローンしてサンプルコードを取得
2-2:クラウドとパソコンでそれぞれ実行、GPU/CPUの速度差を知る
2-3:MNIST解説
2-4:CNN解説
2-4-1:畳み込み層
2-4-2:プーリング層
2-4-3:全結合層

3:Kerasサンプルコード紹介　keras examples directory
4:TensorBoadの利用
5:Kerasによる転移学習（FineTuning）の実践
6:Xceptionnoのコード・リーディング
7:Xceptionを応用し自前のモデル作成
8:Variatinal Autoencoderによる様々な画像生成

※アジェンダは予定です。時間や諸々の都合で予告なく変更または実施しない事もありますので予めご了承ください。

◇タイムスケジュール

12:50　受付開始

13:00 　講義開始

15:00 　講義終了

15:30 閉場

※タイムスケジュールは予告なく変更になる場合、ずれ込む場合があります。

◇講師紹介

酒井能克

有限会社ブルームーン代表

大学時代にゲーム制作のアルバイトを始め、卒業後、電機メーカーにSEとして就職。その後独立し有限会社ブルームーンを設立。

設立当初はデータベース系アプリ中心に受託していましたが、インターネットの普及とともにLAMP中心のサーバサイド・エンジニアとして活動。近年は各企業の求めに応じて開発業務のサービスを提供。オープンソースのコミッターとしても github の bluemooninc として活動し、執筆・公演も時折行う。

主催

Study-AI（人工知能入門勉強会）
お問い合わせはお気軽に
HP：http://study-ai.com/

Eメール：studyai2020@gmail.com
Study-AI事務局長（兼ミュージックプロデュース）：河村渚

日本女子大学家政学部卒業。
歌手、司会業など声に関する仕事を中心に、幅広く活躍。
2010年から3年間、FM横浜のレギュラーレポーターを務める。
2014年春には沖縄国際映画祭にNHKどーもくんバンドの歌のお姉さんとして出演。不登校の学生の復学支援カウンセラー、学習指導員としても長年活動を続けている。
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セミナーや補習会も好評。　写真は人工知能の未来予測講演。

その他に、数学のどの部分を勉強すると機械学習の理解が深まるかなど、これから人工知能を０から、１から勉強したい方向け、ビジネスに活かしたい方向けの勉強会です。

※本講座は会場の都合で音楽はないかもしれませんが、予めご了承ください。

種別: 過去講座