【初・中級者向け】Python+TensorFlow+AlexNetで学ぶ画像認識入門 #1

イベント内容

内容概要

初級者、中級者の方向けにCNNの理論解説の会を設けていたのですが、理論の解説
がどうしても時間がかかってしまうので、先に実装を動かすところを中心にご説明
する形にできればと思い、企画をリニューアルいたしました。

AlexNetというディープラーニングブームの火付け役となったネットワーク構造に
ついて概要の解説と、TensorFlowのコードを用いた実装の解説を行います。
解説にあたり、実務で応用する際に便利なfinetuningを用いたモデルのカスタマイズ
方法やプロジェクトの進め方についても触れられればと思います。

身につく内容

TensorFlowの基本的な動作方法について理解できます
AlexNetというディープラーニングブームのエポックとなったネットワーク構造に関して理解できます
・画像認識の実務への導入にあたってのイメージがつきます
・その他ディープラーニングの簡単なトレンドについて理解できます

開催日程

11/4(日)
受付:12:5013:00
講義:13:0015:30


途中切りの良いところで510分の休憩を設けます

会場

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

カリキュラム

・イントロダクション
  局所特徴量やフィルタ処理を用いたかつての画像認識
  ILSVRCにおけるAlexNetの成功とその衝撃
  様々な応用タスクに利用されているDeepLearning
  
・ディープラーニング概論
     ディープラーニングの歴史
     機械学習とディープラーニングの違い
     ディープラーニングのアルゴリズムの種類
     ディープラーニングの実用例
  
TensorFlowについて&ハンズオン準備
  他のディープラーニングライブラリとの比較
  TensorFlowとは
  MNIST動作確認、TensorFlowのコードの解説
  該当リポジトリのダウンロード

AlexNetの実装の解説
  ネットワーク構造の解説
  finetuningに関して演習
  ソースコード解説
  実務への活かし方の解説

※内容は若干変更となる場合があります

対象者

Pythonの基礎知識がある方(Jupyter NotebookからTensorFlowが実行できる環境が必要です)
・実務で深層学習(ディープラーニング)を活用したい方
・ディープラーニングを用いた人工知能系のプロジェクトに興味がある方

講師プロフィール

東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は7年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
初心者向けの指導実績も多く、1,000名近い。

当日のお持物

・ノートとペン
・ノートPC
=> ある程度のスペックは欲しいので、5年以内に購入したくらいのものだと嬉しいです。
=> また、Windowsよりもmacの方が環境構築が楽なのでオススメです。

費用

上記記載の通りです。
割引に関しましては、女性の少ない業界なので女性の参加者の割引と、懐事情を鑑みて25歳以下の
参加者への割引をさせていただければと思います。

当日までの事前準備

JupyterからAnaconda付随のライブラリ+TensorFlowを利用できるようにしてきてください。
(当日はJupyterTensorFlowを動かします。)
インストールがわからない方は、別途ご相談いただければ対応致します。

領収書

領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。
(領収証発行の際は法人とみなしますので追加で2,000円のお支払いをよろしくお願いいたします。)

注意事項

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