概要:「Googleの猫」や国際的な画像認識コンテストでCNNを使ったAlexNetが優勝して、ニューラル・ネットワークとディープ・ラーニングのブームが起きたのは、2012年のことでした。今年は、それから5年の節目の年になります。Network)の三つを取り上げ、その基礎と応用を紹介します。Computer」を取り上げようと思います。概要:ディープラーニングを始めようとしている方からは「解説書を一通り読んだが具体的にどうなのかが今一つ理解できない」、「ツールをインストールしてサンプルを試したが、その後何をやったらよいかわからない」などの感想をききます。実際にディープラーニングを実務に活かすには次の一歩が必要です。開発の現場ではニューラル・ネットワークの各種パラメータの意味の理解や、チューニングのための各種ノウハウ(たとえば過学習への対応や層数とノード数のトレードオフ)などを、道具の使い方として体得していることが重要になります。そこで、そこでこの講座では午前中の講義を受けて、ビジュアル学習ツール(playground)を使って、パラメータの変更やチューニングを実施するとどのように変わるのかを視覚的に体感して頂きます。現在、様々なディープラーニング・フレームワークがオープンソースで提供されていますが、本講座ではCaffe、TensorFlow、keras、theano、Chainerなど主要なフレームワークの特徴と用途を解説し、サンプルコードを対比しながらソースコードの一端を理解して頂きます。インストールしたPCが必要となります。サピアタワー9階)※会場は9Fとなりますが、一度3Fにて受付を済ませた後、エレベータで9Fに上がってください。OSです.事前に、上記ブラウザから”http://playground.tensorflow.org“にアクセスし、動作確認をお願いします。Webブラウザ画面を閉じずに、PCをスタンバイ状態でお持ちいただくと、会場でのWiFi接続を必要とせず、PC上でローカルに動作させることができます。会場のWiFi環境の同時接続実績がないため、この準備をお勧めします。Engineers.。