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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。また、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。

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

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