Deep Learning Lab（DLLAB）について

Deep Learning Lab とはディープラーニングの実社会での活用を推進するコミュニティです。先端技術を実際のビジネスに応用するべく、技術とビジネスの両面に精通したプロたちが毎月の勉強会や教育活動をベースに、ニーズに合わせた最適な技術を選択し開発した事例や最新技術動向の情報発信を行い、ソリューション検討を具体的に行えるようにします。マイクロソフトとPFNの協業から生まれました。コミュニティご紹介資料はこちらです。

3時間で入門ディープラーニング

数学やプログラミングが得意というわけではないのだけど、ディープラーニングの中身をきちんと理解したい。そんな人のために、要素を絞り込んで、なおかつ数学とプログラミングで実際に手を動かして理解を深めていただく、凝縮3時間の講座です。

データをもとにネットワークが学習するって、つまりどういうことなの？というのを自分が意味を理解している言葉で説明できるようになります。「このライブラリを使えばこんなことができます」というブラックボックスの紹介からは卒業しましょう。

これ以上削るとかえって意味がわからなくなる、という極限まで要素を減らしました。ちゃんと理解して把握できる内容にするためです。

そのため、この3時間で説明しないことは沢山あります。画像処理、時系列データ処理、自然言語処理などの具体的な課題には触れません。そこへ向かう確実な一歩を踏み出すことを目指しませんか。

あるいは、今後はプログラミングしないと思うけど中身は知っておきたい。そういう方も大歓迎です。ディープラーニングは魔法じゃない、とプログラマーが言っている意味は理解できるようになります。そして、プログラマーの方には、伝わりやすい説明の仕方を持って帰っていただければ幸いです。

そんな共通の思いを持っている人たちと一緒に、ワイワイ楽しむひと時はいかがですか。

• 過去に開催したイベントの様子はこちら。 https://efc.isit.or.jp/information/993

参加対象者

• 機械学習・深層学習に興味がある方、どこから始めるのが効率いいのか知りたい。
• 機械学習・深層学習を自社のビジネスに活用したい方、どんなものなのかサクッと知りたい。
• 機械学習・深層学習やっている方、時々「教えてー」と頼まれるのでうまく伝わる方法を知りたい。
• 機械学習・深層学習に直接関係ないけど、どんなものなのかは知っておきたい。

タイムテーブル (14:30開場）

持ち物

• 無線LANの使用できるPC
• ノート（5ページ程書けるもの）
• 筆記用具
• 名刺

プログラミング環境

『ディープラーニングの実装』では実際にプログラミングをします。講義では、Google Colaboratoryでの操作を前提として説明をします。すでに使い慣れた環境がある方は、その環境で受講されても構いません。

Google Colaboratoryの使い方については、以下の「ディープラーニング入門 Chainer チュートリアル」を参考にしてください。チュートリアルの「1.3.1 コードセル」までが実行できていれば準備OKです。 準備できていなくても、当日何とかなります。

ディープラーニング入門 Chainer チュートリアル https://tutorials.chainer.org/ja/src/01_Welcome_to_Chainer_Tutorial_ja.html

当日は「14. Chainer の基礎」の内容をベースにして、コードを実行しながら機械学習のタスクを体験します。
プログラミングについて予習をしたい方は「1. はじめに」、「2. Python 入門」がおすすめです。これについても、準備できていなくても当日何とかなります。

講師

株式会社ティー・アール・イー　阿久沢崇

https://www.facebook.com/trefukuoka/

1999年入社。トライアルグループにて、流通業と小売業のシステム開発を広い範囲で経験。卸から物流センター、店舗までのサプライチェーン、店舗作業システムおよび、小売業の本社機能全般。一方で、入社前のアルバイト時代を含めて全期間を通じ、プログラミング教育や人材育成、開発プロセス標準化にも関わる。

2017年、福岡では機械学習やディープラーニングを学ぶ場が少ないことを実感していたところ、ディープラーニングラボに出会う。そして教える側として活動に参加。

https://twitter.com/akuz9i

さらに学びたい方へ

「ディープラーニングハンズオンセミナー」 3日間の短期集中コースです。
3時間のお試し講座では取り扱わない、画像処理、時系列データ処理、自然言語処理などの具体的な課題に取り組みます。 また、クラウド環境の構築や、自前のデータセット作成と取り込みなど、実務に必要な操作を実際に手を動かして行います。
詳しい内容と申し込みは、以下のリンクから。
福岡会場は株式会社ティー・アール・イーが担当いたします。
https://short-term.kikagaku.co.jp/dnn-seminar/

スポンサー

• 株式会社キカガク https://www.kikagaku.co.jp/
• 日本マイクロソフト株式会社 https://microsoft.com/ja-jp/

本イベントで収集された個人情報の取り扱いについて

日本マイクロソフト株式会社の個人情報保護方針に準拠して取り扱います。
https://www.microsoft.com/ja-jp/mscorp/privacy/default.aspx