ハンズオンで始める初めての「Deep Learning」

AI・Deep Learningが一般的になりつつある昨今。自らも取り組みたいが、難しそうで抵抗を感じている方は多いのではないでしょうか。確かに数学的な理論は難しい部分もありますが、作るだけなら実はそんなに難しくありません。
この度は、「Deep Learningの基礎説明～ハンズオン形式でのプログラミング」の一式を約2時間という短時間で濃くお伝えいたします！未経験歓迎です！

◆◇セミナーの内容◇◆

今回はDeepLearningのフレームワークの中でもとても簡単に書ける「Keras」を使って、ハンズオンを行います。
本講座で作成するプログラムは、コメントや行間などを含めても５０行程度。数学的理論を知らなくても簡単に書けます。

◆このハンズオンで出来ること
ネット上に公開されている手で書かれた数字の画像を取り込み、９０％以上の精度で識別するプログラムを作ります。

【講義】14:00 - 16:40
・DeepLearningの位置づけ、種類。DeepLearningで何ができるのか？
・DeepLearningの基礎「パーセプトロン」の説明、演習
・AI学習の流れの説明
・DeepLearningのプログラム作成
・DeepLearningの応用例紹介

【紹介】16:40 - 17:00
・パソナテックのご紹介

【懇親会】17:00 - 17:30
・懇親会（簡単な飲み物、お菓子をご用意いたします。）講師と参加者、参加者同士の交流会が目的です。

＜準備物＞ノートPC
　　　　　※「無線LAN」は複数ご用意しております。

◆◇講師◇◆

田邊祐馬 氏（株式会社パソナテック）

・JDLA Deep Learning for GENERAL 2017　保有
・データベーススペシャリスト　保有
・2017年12月にパソナテックにジョイン
・前職はSIerに５年在籍
・文系の大学出身
・趣味は卓球（部活で１０年）、麻雀、投資
・現在は「投資AI」を作成しながらAIを勉強中
　GitHub : https://github.com/kurupical/stockanalysis　
　Blog : http://kurupical.hatenablog.com/　

◆◇事前準備（受講生）◇◆

①Python3.5のインストール　※以下を参考にインストール下さい
　https://www.pythonweb.jp/install/install/index1.html　

②必要なライブラリのインストール　※以下コマンドを入力してください
　pip install Keras
　pip install TensorFlow

③手書き文字の画像インストール
　コマンドラインで"python"と打ったあと以下の２行を打ち込んでください。
　 import keras
　 　→ Using TensorFlow backend.と表示されたら成功です。
　 keras.datasets.mnist.load_data()
　　→画像のダウンロードが始まります。
　　 　((array([[[0,0,0, ....　　と出たら成功です。

※ハンズオンのため、当日はノートパソコンをご用意ください。
また、インストール方法がわからない人は、当日12:30に来ていただければ、講師がインストールのサポートを行います。

不明点はお気軽に質問ください。

◆◇開催日程&場所◇◆

3月17日（土）14:00～17:30　（受付開始　13:00～）　

パソナテック大阪オフィス　8F
https://www.pasonatech.co.jp/area/osaka.jsp

無料（定員：30名）

※今回の参加が難しい場合は、3月にも同じ内容で開催致しますので参加ご検討ください。
・2月24日（土）14:00～17:30　（受付開始　13:00～）
https://naniwa-tech-dou.connpass.com/event/78514/

◆◇おすすめの方◇◆

• 数学的な理論はともかく、とにかくDeepLearningを動かしてみたい方
• 業務にAIを取り入れてみたい方
  ハンズオンで作ったプログラムを応用することで、自分でAIを作れるようになります。
• プログラミングの経験が少しでもある方
  ハンズオンではPythonを使用しますが、Pythonの使用経験がなくてもOKです。
  処理のほとんどをフレームワークが担ってくれるので、知識としては「配列」が理解できていれば十分です。
  最低限必要な知識は当日解説します。
  

◆◇おすすめでない方◇◆

• DeepLearningの数学的な理論を知りたい方
  →書籍「ゼロから作るDeepLearning」をお勧めします。