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ディープラーニング(Deep Learning)ハンズオン研修

概要

昨今の人工知能(Artificial Intelligence)に対する関心の高さは、第3次AIブームと言われています。この火付け役になったのが、2012年の画像認識コンテストでの、それまでの認識率を大きく向上させたチームの出現です。カナダのトロント大学ジェフリーヒントン教授による、GPU(Graphic Processing Unit)を活用した深層学習(Deep Learning)によるチャレンジでした。
それまでの認識率は、世界の研究者が何年も掛かって74%程度まででしたが、ヒントン教授は一気に85%程度まで高めました。この発表を起点として、さまざまなデータに対するDeep Learningの適用が始まり、それまで不可能と思われていたデータの特徴を機械的に掴み取ることが可能となり、徐々に社会への活用が始まっています。
画像データで言えば、何が写っているのか?何が書いてあるのか?画像のどこに写っているのか?音声データで言えば、何を言っているのか?など、それまで画像処理や音声処理の専門家が、データの特徴を見つけ出すための、あらゆる手法を考案し試していた時代から、コンピュータが学習により、自動的に特徴を見つけることができるようになったのです。

本研修では、GPUを用いたDeep Learning(深層学習)について、その基礎となるニューラルネットワークの構造や、Deep Learningの原理から紐解き、その勘所を掴んだ上で、実際にGPUを動作させ、Deep Learning演算を実行させ、学習結果の取得までを行います。GPUとしては現在もっとも広く用いられているNVIDIA製GPUを対象とし、画像データの認識を例題として取り組みます。これによりDeep Learninngを実行するための基礎的なプロセスを学ぶことができ、さまざまな応用に役立てることができるようになります。
講座を進める中では、さまざまな応用事例も紹介し、Deep Learningを適用するためのヒントを得ることができます。

※当社は、NVIDIA社のDLI(Deep Learning Institute)プログラム認定パートナーです。

コース開催スケジュール

個別開催のみ承っております。時間は10:00~17:00を予定しておりますが変更可能です。
研修の進捗状況や質疑応答などにより、終了時間は前後することがありますので、あらかじめご了承ください。

お申し込み

お申し込みについては、下記の「申込窓口」までお問い合わせください。
その他のお問い合わせも、下記窓口までご連絡ください。

申込窓口:下記のいずれかをご利用ください。

内容

期間 2日間
学習形態 集合研修
受講者人数 12名以上より個別開催
対象者 Deep Learningに興味のある方。体験してみたい方。
場所 【東京会場】NTTデータ先端技術株式会社 佃オフィス3F map
※ 本社ではございませんのでご注意ください
※ 会場は変更になる場合がございます

カリキュラム

※1:いずれか1日間のコースだけを選択受講することも可能です。
※2:進行状況により終了時刻が変更になることがあります。

1日目
10:00~17:00
前提条件
・初心者向けDLのHello worldとpythonの基礎が分かる方、CNNとは何であるかを理解している方(DIGITS,nv-caffe/googleprotobuf/training/inference)
・中級者向けDLの基礎が分かり、アプリケーション応用など具体的な体験を希望される方)(DIGITS,TensorFlow/python, TensorFlow/training/inference)
受講料
参考価格:1名あたり9万円(税抜)
※12名以上より個別開催
概要
・本セッションは、引き続き開催されるハンズオンのための基礎講座です。ディープラーニングをこれから始める方を対象に、基礎概念や用語の解説を行います。(ディープラーニングとは/ニューラルネットの基本構造と処理の流れ/性能改善のための考え方・テクニック/さまざまな応用例とネットワーク)
・DLによる画像分類を理解している事が望ましい。FCNを用いた物体検出のワークフローや学習時の注意点を学ぶ。GUIあり。ImageSegmentationより前に受講することを推奨します。
・敵対的生成ネットワーク(GAN)を用いた、画像生成を体験する。はじめにMNISTデータセットで、GANの学習と画像生成を試す。その後、CelebAデータセットで学習済みのモデルを用いて、顔画像の生成や属性編集などにトライする。
2日目
10:00~17:00
前提条件
・DLに関する基礎知識(フレームワークについて:KerasとCainerなど )
・中級者向け/DLの基礎が分かり、アプリケーション応用など具体的な体験を希望される方(Keras,Theano/python(pandas)/training/inference)
・中級者向け/DLの基礎が分かり、アプリケーション応用など具体的な体験を希望される方(Chainer, ChainerRL/python)
受講料
参考価格:1名あたり9万円(税抜)
※12名以上より個別開催
概要
・本セッションは、前日までと以降のハンズオンのための復習と基礎講座です。KerasとCainerなどのフレームワークに関する基礎概念や用語の解説を行います。
・EHR(電子健康記録)データとディープラーニング(RNN) を用いて、患者の重症度を予測します。RNNとLSTMの基礎知識があると効果的に学習できます。「Introduction to RNNs」の後に受講することを推奨します。
・台車の上の棒が倒れないよう台車を制御する CartPole 問題は、強化学習における古典的な問題の一つです。本ハンズオンでは、この問題を例に、 Chainer の強化学習モジュール ChainerRL と強化学習の開発・評価のためのプラットフォーム OpenAI Gym を用いて、強化学習の基本概念とディープラーニングの果たす役割について学びます。