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SUMMARY:Deep Learning Lab × NVIDIA DLI in 札幌
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/63047
 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n\n概要\nDeep L
 earning Labとは、Chainer/DIMoを提供するPreferred Networksと、Az
 ure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関
 する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「
 最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者
 の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的
 としたコミュニティです。東京ですでに2度コミュニテ
 ィイベントが開催されておりますが、満席御礼、満足
 度100%の、AIや深層学習に興味がある方に最適のイベン
 トになっております。\nそのコミュニティイベントをMi
 crosoftのJapan Partner Conferenceに合わせて全国展開します。
 また、過去、東京・名古屋で大人気を博しているNVIDIA 
 Deep Learning Institutesも同時開催します。自動運転、ロボ
 ットアーム制御などで世界最高峰の技術を誇るPreferred 
 Networks、AIに最適なクラウドサービスを提供するMicrosoft
 、AIコンピューティングに欠かせないGPU/ライブラリサ
 ービスを提供するNVIDIA、また、Deep Learning Labのコミッ
 ティ企業であるUEI、SCSKの力を結集したこのイベントに
 是非ご参加ください。\n参加対象者\nDeep Learning Lab トラ
 ック\n\nユーザー企業：経営層、経営企画、事業開発、
 情報システム企画、総務、人事、マーケティング、そ
 の他データ活用・AI活用を検討されている事業部門の
 方\nパートナー企業：経営コンサルティング企業、人
 工知能コア技術開発企業、システムインテグレータ、
 アプリケーションベンダー、その他データ活用・AI活
 用によるソリューション提供を検討されている方\nア
 カデミック（大学・研究機関）、官公庁、地方自治体
 の方\n\nNVIDIA DLI トラック\n\n深層学習にハンズオン形式
 で触れてみたいエンジニアの方\n\n翌日はMicrosoft Japan Pa
 rtner Conference開催\n\n下記よりお申し込みください。（
 無料）\nhttps://www.microsoft.com/ja-jp/partner/inspire/2017/sapporo.a
 spx\n\nイベント詳細情報\n＊日時：10/10 (火）の12:00-18:30 
 \n＊場所：TKP札幌ビジネスセンター赤れんが前 北海道
 札幌市中央区北４条西６丁目１(毎日札幌会館 5F) \n＊
 その他：懇親会では、お飲み物と軽食をご用意してお
 ります。 \n\nDeep learning Lab Session\n\n\n\n時間\nDeep learning L
 ab Session\n登壇者\n\n\n\n\n12:00\n開場\n\n\n\n13:00\n開演\n\n\n\n
 13:00-14:00\n実用としての深層学習　～深層学習の利用事
 例と展望～ DEEPStation for Microsoft Azure で始める深層学習\
 n株式会社UEI 代表取締役社長兼CEO清水亮\n\n\n14:00-15:00\nP
 referred Networks 深層学習最新事例DIMo による映像解析、
 異常検知PFN x MS アライアンスアップデート\n株式会社Pr
 eferred Networks 三好邦彦\n\n\n15:00-15:30\n休憩\n\n\n\n15:30-16:30
 \nMicrosoft ではじめる AIDLラボ パートナープログラムの
 ご紹介\n日本マイクロソフト株式会社 パブリックセク
 ター統括本部 テクノロジーソリューションセールス本
 部 中田 寿穂\n\n\n16:30-17:30\nAI導入ケースとビジネスイ
 ンパクト・DLL分科会のススメ\nSCSK株式会社 AIビジネス
 推進室副室長　帯津勉\n\n\n17:30-18:30\n懇親会\n\n\n\n\n\nNVI
 DIA DLI Session (ハンズオン ) \nこのイベントに申し込む：
 http://eventregist.com/e/DLI_DLL_sapporo_2017\n\n\n\n時間\nNVIDIA DLI S
 ession\n\n\n\n\n12:00\n開場\n\n\n12:30-14:00\nハンズオン #1: Chain
 er による画像分類エヌビディア合同会社ディープラー
 ニング ソリューション アーキテクト兼 CUDA エンジニ
 ア村上 真奈Chainer はディープラーニングのフレームワ
 ークの 1 つで、柔軟かつ直感的にネットワークを記述
 できる事を特徴としています。GPU にも対応しており、
 高速な学習が可能です。このハンズオンでは、Chainer 
 で利用されている NumPy 互換インターフェース GPU 用数
 値演算ライブラリ CuPy の使い方や、Chainerの基本概念お
 よび使い方、さらにディープラーニングの基礎につい
 て、画像分類を例に学んでいただきます。Chainer + Python
  でディープラーニングを体験しましょう。\n\n\n14:00-14:
 15\n休憩\n\n\n14:15-15:45\nハンズオン #2: Chainer による医用
 画像セグメンテーションChainer エバンジェリスト梅澤 
 慶介医用画像診断には、異常細胞や血管に対応するピ
 クセルを診断画像から分離して、特定器官を抽出する
 事が大変重要です。本ハンズオンでは、心臓画像デー
 タセットと Chainer を用いて画像セグメンテーション（
 画像のピクセルがどのカテゴリーに所属するか分類す
 る問題）用ニューラルネットワークの学習および評価
 方法について学びます。Chainer のコンピュータビジョ
 ンモジュールである ChainerCV の使い方についても紹介
 します。なお、本ハンズオンは、Chainer の使い方およ
 びディープラーニングの基本知識がある事を前提とし
 ています。ハンズオン #1 と合わせての受講を推奨しま
 す。\n\n\n15:45-16:00\n休憩\n\n\n16:00-17:30\nハンズオン #3: Cha
 iner による深層強化学習エヌビディア合同会社ディー
 プラーニング ソリューション アーキテクト山崎 和博
 台車の上の棒が倒れないよう台車を制御する CartPole 問
 題は、強化学習における古典的な問題の一つです。本
 ハンズオンでは、この問題を例に、 Chainer の強化学習
 モジュール ChainerRL と強化学習の開発・評価のための
 プラットフォーム OpenAI Gym を用いて、強化学習の基本
 概念とディープラーニングの果たす役割について学び
 ます。深層強化学習に興味がある方は是非ご参加下さ
 い。\n\n\n17:30-18:30\n懇親会\n\n\n\n\nDeep Learning Lab講師紹介
 \n清水 亮\n株式会社UEI 代表取締役兼CEO\n東京大学 先端
 科学技術研究センター　身体情報学 客員研究員\n略歴\
 n大学在学中に米Microsoft Corp. で働くため中退\n98年 (株)
 ドワンゴに参画　モバイル事業を立ち上げる\n03年 独
 立して人工知能開発を定款とする(株)UEIを設立し、現
 職\n05年 独立行政法人IPAより「天才プログラマー/スー
 パークリエイター」の称号を得る\n16年 ソニー・コン
 ピュータサイエンス研究所と深層学習GUI環境「CSLAIER」
 を開発\n渡部創史\n株式会社Preferred Networks\nビジネス開
 発担当\n帯津 勉\nSCSK株式会社\nAIビジネス推進室副室長
 \n略歴\n84年　株式会社CSK（現SCSK）入社、産業用ロボッ
 ト・無人化工場の研究開発に従事。\n02年　クレジット
 カード不正検知、金融業務アウトソーシングのサービ
 スマネージャーを経て、\n現在はPreferred Networks社との
 業務提携、及びディープラーニング導入コンサルティ
 ングを推進中。\n中田 寿穂\n日本マイクロソフト株式
 会社\nパブリックセクター統括本部\nテクノロジーソリ
 ューションセールス本部
LOCATION:TKP札幌ビジネスセンター赤れんが前 〒060-0004 北
 海道札幌市中央区北４条西６丁目１
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