Chainer Beginners Hands-on Cource 全体について

概要

Deep LearningフレームワークChainerを使って、Googleの提供するColaboratoryで演習をする無料ハンズオンコースです。 プログラムを変更・実行していくことで実際に問題解決の方法を学習し、疑問が発生しうるところに詳細な説明を加えています。その結果として、より効率的な学習を行えることを目指しています。

※ Colaboratory: 完全にクラウドで実行される Jupyterノートブック環境。設定不要で、無料で利用可能。

また、単に動くDeep Learningモデルを作成するのではなく、実際の問題を解くことができるモデルを作ることを目指しています。そのため、単にモデルを訓練するだけでなく、訓練・検証・テストセットを使用した厳密な機械学習の手法を実践し、モデルを正しく評価する方法も学習します。

コース全体を通した目標

• Deep Learningフレームワークに必要な構成要素とChainerによる実装を説明できる
• モデルの評価に必要な機械学習の手法を実践できる
• CNN、RNNなど基本的なネットワークを使ったモデルを実装できる
• 画像処理、自然言語処理などの応用分野の問題をChainerで解くことができる
• 実際に作成したモデルを使って、アプリケーションを作ることができる

コース全体のスケジュール

Chainer Beginners Hands-on Cource #02 について

開催日程・当日スケジュール

2/16(土)

開催場所

Googleオフィス (東京都港区 六本木 6-10-1 六本木ヒルズ森タワー)

※14:30 を過ぎると受付が撤去されます。以降は個別対応で、スタッフがお迎えにあがることになります。連絡先は後ほど参加者にメールで連絡させていただきます。

受講料

無料 (懇親会でのケータリング有)

ライブストリーミング

下記チャネルで14:00-17:00にかけてライブ配信を行います。 https://www.youtube.com/channel/UCtv1XmfSsw8CeZpGIUxn-hg

講師

梅澤 慶介 Chainer エバンジェリスト

内容

• TBD

受講要件

• 事前にノートPCでColaboratoryの動作確認し、そのノートPCを持参すること。
• 前回までの講義の内容を把握していること。
• 以下の前提知識があること。
  • プログラミング言語Pythonの基本的な知識(1年程度の経験相当)
  • 機械学習の基本的な知識
  • numpy, scikit-learnなどのPythonの機械学習モジュールの基本的な操作方法

※ 上記の前提知識に不安がある場合、全脳アーキテクチャ・イニシアティブの提供する講座のLecture 1~4を予め学習しておくことをお勧めします。

チューター枠について

講義中に受講者に対してのサポートをお願いできればと思っています。Chainerを動かしたことがあり、MNISTの学習ぐらいならできるという方、是非お手伝いいただけるとありがたいです。お手伝い頂いた方はChainerのTシャツをお配りします！ (コメント欄やDMでサイズをお送りしていただけるとピッタリのサイズをご用意できます)

当日までに、Slack chainer-jpの#hands-on-cource02にご参加ください。