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No.26767
開催日時 | 2018年10月23日(火) 14:00-17:00 |
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開催日時補足 | 2018年10月23日(火)14:00-17:00 ※進捗状況により、終了時間を若干延長する場合があります。 |
開催場所 | テックスPCルーム (アジア太平洋トレードセンター(ATC)内ITM棟6階) |
定員 | 10名 満席になり次第、締め切ります 最少催行人員に満たない場合は閉講する場合があります |
講師 | 早石 直広 氏(Digamo) |
申込締切日 | 10/22 ※申込後、10/22(月)以降のキャンセルにはキャンセル料が発生しますので、ご注意ください。 |
料金 | 8,000円/名 消費税込み ※当日はお釣りの必要がないようご準備ください |
お問合せ先 | テックスセミナー担当 TEL:06-6615-1006(月-金) MAIL:kouza@teqs.jp 営業日時:平日10:00-18:00 (※土、日、祝日ならびに所定の休日を除く) |
AI(人工知能)分野を飛躍的に発展させたディープラーニングのアルゴリズム。そのディープラーニングのアルゴリズムを簡単に実装するためにGoogle社が開発し、オープンソースとして公開したライブラリがTensorFlowです。
前回の「その1」では、TensorFlowの公式サイトにてチュートリアルとして公開されている「MNIST For ML Beginners」を体験していただきましたが、今回はそれに続く「Deep MNIST For Experts」をハンズオンで体験していただきます。
前回のセミナーでは1層のニューラルネットワークだったものが、今回は多層になり、本当の意味での「ディープラーニング」となります。
畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional neural network: CNN)による高精度の画像認識を体験いただきながら、その仕組みについても解説します。解説にはやや難しい内容も含まれますが、論文や実際のコードを追いながら、どういったことが行われているのかを知っていただき、ディープラーニングの基本が分かる講座になっています。
前回のセミナーを受講された方だけでなく、「基本的な知識は独学で学んだものの行き詰ってしまった」という方もぜひご参加ください。
CNNは最新の画像認識の手法で使われている最も基本的で重要な方法です。
2014年に世界的な一般物体認識コンテストで首位になり話題となったGoogLeNetや、2015年の同コンテストでぶっちぎりの首位となったResidual NetもこのCNNが基本となっています。
今回はこのように応用力のある最新の方法をハンズオンで体験。
ディープラーニングを使った画像検査システムとしては、農家の方が自作された「キュウリ仕分け機」が有名です。
その方がAIで仕分け機を自作しようと考えられたのは、AI囲碁プログラム『AlphaGo』の存在を知ったことがきっかけだったそうです。
みなさんもこのセミナーを足掛かりに、AI導入に挑戦してください。
早石 直広(はやいし なおひろ)
機械設計、電子回路設計、ソフトウェア開発、ファームウェア開発、FPGAを使った専用プロセッサ開発に10年以上の経験がある。計数技研の代表として、日頃はロボットを作っている。自分自身もしくは、自分自身が作ったシステムが火星に到達するための技術について研究している。