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

トリケップスセミナー

     開催日時:2017年3月10日(金)13:00~17:00
     会  場:オームビル  → 会場へのアクセス 
          〒101-8460 東京都千代田区神田錦町3-1
     参 加 費:お1人様受講の場合 43,000円 (税別/1名)
          1口(1社3名まで受講可能)でお申し込みの場合 56,000円 (税別/1口)

講 師

 山口光太 氏 / 東北大学 情報科学研究科 助教 PhD 

【ご略歴】
 東北大学大学院情報科学研究科助教。主にコンピュータビジョン、機械学習を用いたWebメディアの分析研究に従事。
 現在は大規模Webデータを用いた主観性や曖昧性を含む視覚認識手法について研究を進めている。
2014年 米国ニューヨーク州Stony Brook大学にてコンピュータ科学のPhD取得。
 在学中Google Inc. エンジニアインターン、Johns Hopkins大学にて自然言語処理ワークショップ参加など研究活動に従事。
2008年 東京大学大学院 情報理工学系研究科 修士課程修了、2006年東京大学工学部
計数工学科卒業。

2015年、2014年MIRU優秀賞受賞。IEEE、情報処理学会、電子情報通信学会会員。

セミナーポイント

 主に画像認識研究者・技術者の間で人気のディープラーニングフレームワークCaffeの使い方を学びます。Caffeは数あるディープラーニングフレームワークの中でも開発コミュニティが活発で、最先端の研究結果から得られたモデルを容易に使い始めることができます。
 本セミナーではPython言語の使用を念頭に、ディープラーニングの基本、Caffeフレームワークの概要、簡単な使い方から高度な応用まで、幅広く解説します。公開されている高性能な画像認識モデルの使い方、自分の考えたニューラルネットワークを実装して学習する方法、データの準備の仕方など、Caffeでディープラーニングを始めるためのエッセンスを学びます。

受講対象

 ・ディープラーニングをこれから始めたい方
 ・Caffeフレームワークをこれから使ってみたいという方
 ・Caffeをこれまでに使ったことはあるが更に中身を理解したい方

 * Caffeの使用にはPython言語の使用がほぼ必須となりますので、Python言語の基本をご存知の方

受講後、習得できること

 ・Python言語を用いてCaffeフレームワークを使う方法を理解できます
 ・Caffeを用いてディープラーニング技術を実装する方法を習得できます

講義項目

  1. ディープラーニング
    1) なぜ今、深層学習?
    2) これまでの経緯
    3) ニューラルネットワークの基本
    4) 誤差逆伝播法
    5) 画像認識と畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
    6) 様々なネットワーク

  2. Caffeフレームワーク
    1) Caffeの特徴
    2) Caffeを使ってできること
    3) Caffeの構造
     a) ネット、レイヤー、ブロブ
     b) データ
     c) 損失関数
     d) ソルバー
    4) Model Zoo

  3. Caffeを使う準備
    1) Buildの手順
    2) GPU設定
    3) Dockerで環境構築する方法

  4. Python言語について
    1) Jupyter環境
    2) Pythonと数値計算
    3) CaffeのPythonインタフェース

  5. Caffeの基本的な使い方
    1) 線形回帰
    2) ImageNetモデルを使った一般物体のカテゴリ識別
    3) CNN特徴量の抽出と画像検索への応用
    4) ネットワークの定義と学習方法
    5) 新しい分類問題への転移学習
    6) 学習データについて
     a) 画像ファイル
     b) LMDB/LevelDBフォーマット
     c) HDF5フォーマット

  6. Caffeの高度な使い方
    1) 新しいレイヤーの開発
    2) Faster R-CNNで物体検出
    3) FCNsによるピクセル単位の予測
    4) LSTMsでシーケンスモデル