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Chainer初心者向けハンズオン@さくらインターネット大阪本社

イベント内容

** 本イベントはハンズオン形式で進行します **

Preferred Networks社が開発した日本製の深層学習フレームワーク「Chainer」を用いた画像分類を、実際に同フレームワークを操作しながら習得いただきます。

  • もっとも簡単な深層学習の利用法として、訓練済モデルを用いた任意画像を分類を行います。
  • 手書き数字文字データセットMNISTを用いて、新たなニューラルネットワークを訓練していただきます。

本ハンズオンは深層学習フレームワークの利用例に主眼をおいたものであり、機械学習のアルゴリズムなどに関する詳細な説明は行いません。予めご了承ください。

対象者

  • Chainer を利用してみたい方
  • 機械学習や深層学習に興味があり、具体的な取り組みをはじめたい方
  • 各種アプリ(スマートフォン、Web)へ機械学習・深層学習の組み込みを検討したい方

必要スキル

  • Python(もしくはそれに相当する)言語によるプログラミング経験
  • Linux環境の操作知識(テキストファイルの編集、シェル操作)

参加費用

無料

タイムスケジュール

13時00分 受付開始(開場)
13時30分 開会
13時40分 ハンズオン開始
18時00分 終了予定

アジェンダ

※当日のハンズオン進捗等を考慮の上、変更する場合があります

  1. 本ハンズオンについて
  2. はじめての Chainer: 深層学習による画像の分類
       VGG16について
       訓練済みモデルを利用した画像分類
       出力結果の利用方法
  3. ニューラルネットワークによる画像分類: 訓練・利用の基礎
       MNISTデータセットとは?
       MNISTデータセットの内容を確認する
       使用するネットワーク構造の定義
       ニューラルネットワークを訓練する
       訓練済みニューラルネットワークによる予測
  4. まとめ

予定環境(予定)

  • Python 3.x
  • Chainer 2.0
  • Jupyter Notebook ※さくらインターネットより実習環境を提供いたします

講師

さくらインターネット株式会社 高火力コンピューティングチーム 長谷川

持ちもの

  • ノートパソコン(Webブラウザ、SSH、VNCクライアントなどが利用できるもの) さくらのクラウド上の「実習環境」へ接続するために使用します
  • 御名刺 1枚

その他

当社のFacebookページやTwitterでのツイート、また、参加者のブログなどに顔等が写りこんで
しまう可能性があります。あらかじめご了承ください。

さくらインターネットでは、取得した個人情報を弊社が定める「個人情報の取扱いについて」 に
従って適正に管理します。

当社の個人情報保護方針について: https://www.sakura.ad.jp/privacy/

運営担当

さくらインターネット株式会社 村上 友美

注意事項

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。
2018/01/26(金)
13:00〜18:00
参加者
7人 / 定員10人
会場
さくらインターネット 大阪本社
大阪府大阪市北区大深町4−1 (グランフロントタワーA 35階)

注目のポジション