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

全4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GPU（NVIDIA 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（CUDA、Pytorch、Python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。

　第1回　概論とAWSのログインの基礎知識
　第2回　学習済みモデルを用いた推論の実行（AWS環境下で実施）
　第3回　COCO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4回　独自データセットへのアノテーションとそれを用いたMaskRCNNの学習（※第2回、第3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。
　　第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
　　　　Ubuntu18.4、CUDA10.1.243、cudnn7.6.3、Pytorch1.3.1、Python3.6

開催日程

11/7（土）
受付　　　： 15:50～16:00
ハンズオン： 16:00～18:00
雑談タイム： 18:00～18:30

 （ハンズオンは18:00で終わりですが、雑談タイムとしてzoom部屋を30分程度開放しておく予定です。
　もし、参加者同士の交流や質疑応答などがあればこの時間を使います。）

進め方

　本ハンズオン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。

　■前日までの準備
　　本ハンズオンでは AWS EC2インスタンスを最初から作ります。
　　そのため、AWSアカウントの登録は事前に済ませておいてください。
　　（AWSアカウント作成手順：https://aws.amazon.com/jp/register-flow/）

　■当日の進め方
　　① 簡単な解説（10分～30分程度）
　　② 手順書を参考に実施

　　※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 EC2（p2.xlarge）
OS  : Ubuntu18.04
言語：Python3.6、Pytorch1.3.7

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4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
　⇒vi、ls、pwd、cat、grep、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

講師：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アカウント登録（EC2が使える状態）
・【推奨】安定したネットワーク環境

費用

・3,000円 (7/30までに支払いが確認できる場合)
・4,000円 (7/31以降の支払いの場合)
・5,000円 (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4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「MaskRCNNセミナー資料①」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


※ 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

7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/