【オンライン】AWS+PyTorchで動かすMaskR-CNNハンズオン① 〜概論+AWSの基本編〜

2020/06/27(土)16:00 〜 18:00 開催
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イベント内容

申込者は参加にあたってのリンクが確認できるようになっています!!

内容概要

3回を通して、画像内のオブジェクトにマスク(インスタンスセグメンテーション)をかける
MaskR-CNNモデルのハンズオンを実施します


cocoデータセット(容量が50GByte程ある)を用いてトレーニングするため、トレーニングには
高性能のGPU環境が必要になります。自前で環境を整えるとなるとそれなりにコストがかかりますが、
AWS EC2インスタンスを使うことで、購入すると100万円近くする高性能GPUNVIDIA Tesla K80)を
格安で使うことができます。

昨今、AIモデルの進歩により、トレーニングに高性能GPU環境が必要な場面が増えてきています
そこで、お手軽に高性能GPUを使うことができるクラウドAWS)技術を学ぶと役に立つ場面も
今後生じうると思われます。

今回のハンズオンでは全3回を通じて、割と最新の物体検出(Mask R-CNN)モデルを使った
独自データをトレーニングすることを目指します。
また、AIを使うにあたって面倒くさい環境構築CUDAPytorchPythonなどのセットアップ)を省いた
トレーニングを行うやり方を学びます。


初回は簡単な概論の解説と、AWSを利用するにあたっての基本知識の解説を行います
下記が全3回を通したアジェンダとなります。

 1 概論とAWSのログインの基礎知識
 2 学習済みモデルを用いた推論の実行(AWS環境下で実施
 3 COCOデータセットと独自データセットを用いたMaskRCNNの学習(※第2回を受講された方のみ参加可能)

 ※第1回目では基本的なAI環境が構築済みのUbuntu18.4環境を構築します。
  AWSを使い倒している技術者の方は第2回目より参加頂いても構いません
  2回目から参加の方は以下の前提を満たしておいてください。

  必須事項
   - AWSアカウント作成済
   - EC2インスタンスの使い方を理解している
   - Unixの基本的な操作viエディタやパイプが問題なく使える
   - EC2で以下の環境を構築できている必要あり
    Ubuntu18.4CUDA10.1.243cudnn7.6.3Pytorch1.3.1Python3.6

開催日程

6/27(土)
受付: 15:5016:00
講義: 16:0018:00


途中5分ほどの休憩を1回設ける予定です。

進め方

 今回は実装メインで進めるため、理論の説明は軽くにとどめます。
 AWS EC2インスタンスは最初から作りますAWSアカウントについてだけ事前作成をお願いします
 AWSアカウント作成手順https://aws.amazon.com/jp/register-flow/

 自分のアカウントでAWSにログインしたあとは簡単な解説+手順書を見ながらの構築となります。
 その際、不明な個所は随時質問を受け付けます。
 
 注意事項
  ところどころviエディタを使う箇所があるため
  viエディタを使ったことがない方は、あらかじめ練習しておいてください。
  ↓下記レベルで十分です。
  https://lib-arts.hatenablog.com/entry/master_CUI1
  https://lib-arts.hatenablog.com/entry/master_CUI2
  https://lib-arts.hatenablog.com/entry/master_CUI3

アジェンダ(第1回)

MaskRCNNの概論10分)
-> どのようなモデルなのかを簡単に解説します。

AWSを利用するにあたって100分)
  SSHログイン&公開鍵認証の簡単な仕組みについて
  インスタンス作成(サードパーティー製を使用します)
  作成したインスタンスへのログインテスト
  Pythonの実行と実行時の注意点を解説

開発環境

環境:AWS EC2p2.xlarge
OS  : Ubuntu18.04
言語:Python3.6Pytorch1.3.7

今回は受講者の方それぞれのAWS環境を使用したハンズオンとなります
そのため、事前に必ずAWSアカウント作成を行っておいてください
アカウント作成手順(https://aws.amazon.com/jp/register-flow/

アカウント作成にはクレジットカード登録などの面倒な手続きが発生するため
ハンズオン中のアカウント作成は時間的に難しいと思います。

会場

オンライン開催とします。Zoomを使用します
詳細は前日にメッセージでお送りします。
参加にあたっては、支払いの際の注文番号を控えておいてください。

対象者

・クラウドを使ったAI開発を行いたい方
・物体検出系のAI開発に興味がある方
・インスタンスセグメンテーションに興味がある方
・画像のオブジェクト情報をアノテーション化して活用したいと考えている方

対象レベル(全3回を通して)

・基本的なPC操作に問題がない方
Unix系OSをある程度使いこなせる方
 vilspwdcatgrep、パイプなどは知っている前提で進めます。
Pythonの経験はある程度必要ですがPyTorchの経験はなくても問題ありません

 AWSのEC2インスタンスでバリバリ開発されている方は第1回をスキップする形で大丈夫です
 これまでの開催ではリモートログインができないケースが見受けられましたので、不安のある方
は必ず第1回に参加するようにお願いします。

講師プロフィール

名前:清元邦夫
株式会社漫画パーツ生成所 代表
https://mangaparts.com/

画像処理系のお仕事を中心にやっています。

当日の用意

PC
・ご自身のAWSアカウント
・【推奨】安定したネットワーク環境

費用

3,000 (6/24までに支払いが確認できる場合)
4,000 (6/25以降の支払いの場合)
5,000 (受講後支払いの場合)

 初回はAWS利用にあたっての基本事項なので3,000円としました。第2回、第3回はメイン
コンテンツのため、5,000円となります。
 領収書発行の際は事務手数料として追加1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします
 決済は下記より該当金額の購入をお願いします。(追加費用がかかる際はBOOSTで追加ください。)
https://lib-arts.booth.pm/items/1834855

Zoomと資料のリンクは前日にご連絡いたします

 キャンセルにつきましては返金はできませんが、金額分のテキストの送付または、1か月以内の
別講座への参加が可能です。
↓テキストは下記より選ぶことができます。
https://lib-arts.booth.pm/items/1912668

定員

9名(人数に合わせて調整します)

備考

下記ページで様々なテキストが入手できるようにしています。
よろしければこちらもご検討いただけましたら嬉しいです!!
https://lib-arts.booth.pm/

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。

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