レポート：越智徹のDeep Learning狂詩曲
～6万画像を使ってTry！～

2020年6月1日

主催：技術委員会

技術委員会では、IT・ソフトウェア関連技術の最新動向について調査研究を行い、広く情報配信を行っています。

AI開発やビッグデータ解析などに必要なプログラミング言語「Python」とブラウザ上で利用できる「Google Colaboratory」を用いたDeep Leaningのセミナーとして、CSAJ内では初となるオンライン配信で開催しました。

2月に開催した「ゼロから学ぶPythonによるデータ処理・機械学習入門」は、演習が駆け足だったこともあり、今回はニューラルネットワーク・Deep Leaningがどういった仕組みで、どのように結果を出しているのか、画像データの事例をもとに、一つ一つのコードの持つ役割も含めて、丁寧に解説する内容としました。

聴講者からは、MNISTの理解できない点、疑問点が解決できた、データを正規化させる理由がよく分かった、実際に動かしながら説明してもらえたので理解が深まった、と大変好評の声をいただきました。

今後も技術委員会では、最新技術やエンジニア向けの開発手法セミナーなどを企画しますので、また是非ご参加ください。

概要

日　　時 2020年 5月22日（金）14:00～17:00
場　　所 オンライン開催（Zoomウェビナー）
参　　加 18社・38名

プログラム

セミナー概要

越智徹のDeep Learning狂詩曲　～6万画像を使ってTry!～

この講座では、講師が自由なスタイル（狂詩曲・ラプソディ）でDeep Learningコードを奏でます。

概要：
Google ColaboratoryとニューラルネットワークライブラリのKeras/Tensorflowを用いた演習を通じて、機械学習の基本について学びます。

  • 序奏：ニューラルネットワークの基本的な概念
  • 展開：画像の入出力とモデル化　～MNISTを利用して
  • 終奏：画像の分類デモンストレーション

講師紹介

講師略歴
越智　徹　氏（大阪工業大学　情報センター　講師）
情報工学、情報教育が専門。情報処理学会コンピュータと教育研究会運営幹事、論文誌編集幹事。大学での教育・研究活動の他、企業向けのIoTやAIの教材作成や講座運営も行う。

オンラインセミナーの様子

学習～結果出力の過程を説明
Google Colaboratoryを用いた演習

お問い合わせ

一般社団法人コンピュータソフトウェア協会(CSAJ）
事務局　若生　お問い合わせフォーム

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