化学品の市場調査、研究開発の支援、マーケット情報の出版

CMCリサーチセミナー

       開催日時:2017年7月21日(金)13:30~16:30 
       会  場:ちよだプラットフォームスクウェア 401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
       受 講 料: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 35,000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。
 ★ セミナーお申込み後のキャンセルは基本的にお受けしておりません。ご都合により出席できなくなった場合は代理の方がご出席ください。
 

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 Deep Learning 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
 

 
 
 
 
 
関連セミナー


 
関連書籍