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リサーチセミナーのご案内

       開催日時:2019年10月29日(火)10:30~16:30 
       会  場:ちよだプラットフォームスクウェア 5F 501  → 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:48,000円 + 税  ※ 資料代、弁当代含
             * メルマガ登録者は 43,000円 + 税
             * アカデミック価格は 24,000円 + 税
            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。
 ★ 【メルマガ会員特典】2名以上同時申込で申込者全員メルマガ会員登録をしていただいた場合、2人目は無料です(1名価格で2名まで参加可能)。また、3名目以降はメルマガ価格の半額です。※ 他の割引と併用はできません。
 ★ 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。
 
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申込方法

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  受講者4 (受講料半額)   FAX申込用紙PDF 
  受講者5 (受講料半額)   FAX申込用紙PDF 
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講 師

 森出 茂樹 氏  シンギュラーテクノロジーズ 代表

【講師経歴】
 ものづくりの現場AI・ディープラーニングを使いこなす人材育成コンサルティングを行うとともに、機械学会、時計学会、ロボット学会、情報システム協会などでディープラーニングに関する講演・講座を実施中。前職富士通㈱では、AI関連部門をまたいで企画・研究・開発を行うと共に、社内外累計500余名にディープラーニング教育を実施。実務者コミュニティ構築なども推進。著述・講演・特許多数。2018年、Singular Technologies 設立。https://www.singular-technologies.com/

【活 動】
 人工知能学会正会員、EDN Japan 2007年 10月号 組み込みソフト開発にもEclipseの波、Eclipse パーフェクトマニュアル2006 Eclipseで進む組み込み開発、平成14年度コンテンツ配信技術の調査研究報告、平成13年度コンテンツ配信技術の調査研究報告

【著 書】
 わかる!ストリーミング, オーム社 2002
 ファジィ制御を用いたオートクルーズの開発, 自動車技術 1988

セミナーの趣旨

 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」などの声をお聞きします。
 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、まず基礎知識を歴史と最新動向の両面から学び、その後ビジュアル学習ツールを使って、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いただくとともに、現場での適用事例も紹介します。
 また現在、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、最後に実際の開発ツールで画像認識のデモをご覧いただきます。
 ※ 実習には Google Chrome または Mozila FireFox ブラウザのご用意を推奨しております。Windws10 Edge ブラウザでも動作はしますが、最新アップデートが行われていて、javascript の動作が許可されている必要があります。ブラウザだけあれば受講される方の持ち込みPCでかまいません。

セミナー対象者

 ディープラーニングを始めようとする方
 学習したがネットワークの挙動やチューニング方法でお困りの方
 現場適用をお考えの方。

セミナーで得られる知識

 ・ビジュアル学習ツールを使ったニューラルネットワークの挙動、各種パラメータの意味の理解とチューニングのための各種ノウハウ獲得・実務への適用事例・各種ディープラーニング・フレームワークの特徴理解

プログラム

  ※ 適宜休憩が入ります。

1. 歴史と最新動向の両面から学ぶディープラーニング基礎知識
 1.1 演習環境確認
 1.2 ディープラーニング基礎知識の確認
 1.3 画像認識のための深層学習の研究動向
 1.4 時間軸と言語処理
 1.5 ディープラーニングの現場適用事例紹介

2. チューニングワークショップ
 2.1 実習環境とツールの操作方法解説
 2.2 中間層とノード数の関係
 2.3 特徴量/ノードの多さと中間層の深さの関係
 2.4 活性化関数の選択と収束性の関係
 2.5 正則化の効果
 2.6 ミニバッチ学習と収束性の関係
 2.7 ノイズを加えたデータのロバスト性

3. DLツール比較・デモ
 3.1 各種ディープラーニングツール(Caffe、TensorFlow、keras、theano、Chainerなど)
 3.2 ディープラーニングライブラリ各論
 3.3 実際の開発ツールを用いた画像認識デモ
 
 

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