Networksは、ディープラーニングの学習機会の提供と活用促進を目的に、ロボットカーを動かしながらディープラーニングの基礎知識を学ぶことのできるプログラミング教材「実践!Chainerとロボットで学ぶディープラーニング」を共同開発した。コンテンツも追加されていくとのこと。:西川徹、プリファードネットワークス、以下「PFN」)は、深層学習技術の学習機会の提供および実務領域への活用促進を目的に、ロボットカーを動かしながら深層学習技術の基礎知識を学ぶことのできる、実践的なプログラミング教材「実践!Chainerとロボットで学ぶディープラーニング」を共同開発しました。理解を深めるために自由に利用できる日本語教材は未だ少ない状況です。EV3を用いたプログラミング教材を共同開発しました。実際に動くロボットカーを用いることで、Pythonによるプログラミングから、オープンソースの深層学習フレームワークChainerTMまで、初学者でも楽しく学習を進めることが可能です。この教材は、深層学習の正しい知識の学習機会をより広く提供し、実務領域への活用を促進するため、無料公開することにいたしました。今後、応用編のコンテンツも追加していく予定です。Networksと共に、ロボティクスを融合させた深層学習教材を開発しました。「先進技術をロボットの動きで見える化する」この教材は、技術への興味を高め、学習成果を明らかにすることで、実践的な知識獲得を可能とします。今回の教材が人材育成現場のみなさまの人づくりへの一助となり、アフレルが目指す30年後の明るい未来社会づくりにつながること、また教育分野における新しい取り組みとなることを期待しております。西川徹よりコメントいまプログラミングは大きなパラダイムシフトを迎えつつあります。PFNでは、あらゆる世代の方が正しいプログラミングの知識を身につけ、理解を深めるための教育支援に力をいれています。今回、教育分野に知見を持つアフレルと一緒に、ロボットカーを使った深層学習の教材を開発できたことを嬉しく思います。けの内容ではありますが、興味ある高校生や中学生にもぜひ読んでいただきたいと思います。http://chainer.org/PFNが開発・提供するChainerは、Pythonベースの深層学習(ディープラーニング)向けフレームワークとして、“Define-by-Run”の手法を通じてユーザーが簡単かつ直感的に複雑なニューラルネットワークを設計するための高い柔軟性とパフォーマンスを兼ね備えています。2015年6月にオープンソース化されたChainerは、最も普及している深層学習フレームワークの1つとして、学術機関だけでなく、深層学習がもたらすメリットを現実世界のアプリケーションや研究に活用するための柔軟なフレームワークを求める産業界の多くのユーザーに支持されています。Chemistry(化学、生物学分野のための深層学習ライブラリ)などの追加パッケージ開発、Chainer開発パートナー企業のサポートなどを通して、各分野の研究者や実務者の最先端の研究・開発活動を支援していくことを目指しています。まで幅広い層に向け教育支援サービスをご提供します。最新のテクノロジー、特にロボット技術を駆使して、ソフトウェア開発過程や成果の「見える化」、そして教育効果の「見える化」をロボットの動きで実現し、知的な感動を生む新しい教育サービス・教材の企画・開発・販売により人材育成の現場のみなさまを支援します。https://www.preferred-networks.jp/ja/深層学習技術とロボティクス技術のビジネス活用を目的に、2014年3月に創業。交通システム、製造業、バイオ・ヘルスケアの3つの重点事業領域を中心に、世界をリードする企業・組織と協業し、様々な分野でイノベーションの実現を目指しています。2015年からオープンソースの深層学習フレームワークChainerを開発・提供。2018年には深層学習に特化したプロセッサMN-CoreTM(エムエヌ・コア)の開発を発表。これら基礎技術の研究開発に加え、専用のスーパーコンピューターの構築を進め、深層学習技術の実用化を加速しています。現在は、パーソナルロボット、スポーツ解析、クリエイティブなどの分野にも深層学習の応用領域を拡大しています。Networksの日本国およびその他の国における商標または登録商標です。