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CMCリサーチセミナー

       開催日時:2017年2月9日(木)13:30~16:30 
       会  場:『ちよだプラットフォームスクウェア』 504会議室  → 会場へのアクセス 
            〒101-0054 東京都千代田区神田錦町3-21
       参 加 費:42,000円(税込) ※ 資料代含
             * メルマガ登録者は 39,000円(税込)
             * アカデミック価格は 25,000円(税込)
            パンフレット
 
 ★ アカデミック価格:学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。
 ★ 2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合2人目は無料です。
 

講 師

 新納浩幸 氏 / 茨城大学工学部 情報工学科 教授

【講師経歴】
 1985年 東京工業大学理学部情報科学科卒業。
 1987年 同大学大学院 理工学研究科 情報科学専攻 修士課程修了。
  同年富士ゼロックス,翌年松下電器を経て,1993年より茨城大学工学部。
 現在,茨城大学工学部 情報工学科教授。

【活動内容】
 ■ 所属学会:情報処理学会、人工知能学会、自然言語処理学会
 ■ 著 書:「Chainerによる実践深層学習」オーム社(2016)、「Rで学ぶクラスタ解析」オーム社(2007)、「数理統計学の基礎よくわかる予測と確率変数」森北出版(2004)など

セミナーの趣旨

 本講座はChainerのチュートリアルです。現在、非常に多くのDeepLearningフレームワークが存在しますが、Chainerはその柔軟性に大きな特徴があります。そのために複雑なネットワークでもそのプログラムの作成が容易です。本講座ではまずニューラルネットの基本を説明します。次にChainerの仕組みとプログラムのひな形を解説します。あとは個々の問題に対して、ひな形を拡張することで実際のコードが作成できることを学びます。

セミナー対象者

 ① ChainerでDeep Learningのプログラムを作りたいと思っているが、どのようにプログラムを書けばよいかわからない方。
 ② ニューラルネットの基本と Chainerの仕組みを理解したい方。

セミナーで得られる知識

 ① ニューラルネットとDeep Learningの基礎
 ② 最急降下法と誤差逆伝播法
 ③ Chainerの仕組みとそのプログラム作成法

プログラム

  ※ 適宜休憩が入ります。

1. ニューラルネット
 1.1 ニューラルネットとは何か
 1.2 ニューラルネットは関数
 1.3 活性化関数
 1.4 ReLUとMaxout

2. 最急降下法と誤差逆伝播法
 2.1 ニューラルネットにおける学習
 2.2 目的関数
 2.3 最急降下法
 2.4 過学習とDropout

3. Chainerの仕組み
 3.1 合成関数と計算グラフ
 3.2 計算グラフを利用した勾配計算
 3.3 define-and-runとdefine-by-run

4. Chainerの基本プログラム
 4.1 Chainer基本オブジェクト
 4.2 Chainerのプログラムのひな形
 4.3 Chainerによる分類問題の分類器構築プログラム
 4.4 ミニバッチと誤差の累積

5. Recurrent Neural Network
 5.1 RNNとは何か
 5.2 RNNのネットワーク図
 5.3 ChainerによるRNNのプログラム
 5.4 L.LSTMの利用

6. GPUの利用
 6.1 GPUとは何か
 6.2 GPUの選択
 6.3 CUDAとcuDNNの導入
 6.4 CuPy
 6.5 ChainerでのGPUの利用
 

 
 
 
 
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