Deep Learning Lab × NVIDIA DLI in 名古屋

10月

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Deep Learning Lab × NVIDIA DLI in 名古屋

主催 : 日本マイクロソフト株式会社 / エヌビディア合同会社

募集内容	一般 1000円（前払い）先着順 58/75人
申込者	申込者一覧を見る
開催日時	2017/10/02(月) 12:00 ～ 18:30 Googleカレンダー icsファイル
募集期間	2017/08/08(火) 13:25 〜 2017/10/02(月) 18:30まで
会場	ミッドランドホール〒450-6205 名古屋市中村区名駅四丁目7番1号マップで見る会場のサイトを見る
前払いについて	前払いについての連絡先: (参加者にのみ公開されます)
	キャンセル・参加費用の払い戻しについて主催者からの説明: ご入金後のキャンセルはお受けいたしかねますのであらかじめご了承ください。代理で受講いただくことは可能ですので、連絡先のメールアドレスへご連絡をお願いいたします。 ※領収書の発行はできませんので、あらかじめご了承ください。
	領収データの発行: 発行しない (詳しくはこちら)

イベントの説明

概要

Deep Learning Labとは、Chainer/DIMoを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。東京ですでに2度コミュニティイベントが開催されておりますが、満席御礼、満足度100%の、AIや深層学習に興味がある方に最適のイベントになっております。

そのコミュニティイベントをMicrosoftのJapan Partner Conferenceに合わせて全国展開します。また、過去、東京・名古屋で大人気を博しているNVIDIA Deep Learning Institutesも同時開催します。自動運転、ロボットアーム制御などで世界最高峰の技術を誇るPreferred Networks、AIに最適なクラウドサービスを提供するMicrosoft、AIコンピューティングに欠かせないGPU/ライブラリサービスを提供するNVIDIA、また、Deep Learning Labのコミッティ企業であるUEI、SCSKの力を結集したこのイベントに是非ご参加ください。

参加対象者

Deep Learning Lab トラック

ユーザー企業：経営層、経営企画、事業開発、情報システム企画、総務、人事、マーケティング、その他データ活用・AI活用を検討されている事業部門の方
パートナー企業：経営コンサルティング企業、人工知能コア技術開発企業、システムインテグレータ、アプリケーションベンダー、その他データ活用・AI活用によるソリューション提供を検討されている方
アカデミック（大学・研究機関）、官公庁、地方自治体の方

NVIDIA DLI トラック

深層学習にハンズオン形式で触れてみたいエンジニアの方

翌日はMicrosoft Japan Partner Conference開催

下記よりお申し込みください。（無料）
https://www.microsoft.com/ja-jp/partner/inspire/2017/nagoya.aspx

イベント詳細情報

＊日時：10/２ (月）の12:00-18:30
＊場所：ミッドランドホール名古屋市中村区名駅四丁目7番1号 (オフィスタワー5F）
＊その他：懇親会では、お飲み物と軽食をご用意しております。

Deep learning Lab Session

時間	Deep learning Lab Session	登壇者
12:00	開場
13:00	開演
13:00- 14:00	Preferred Networks 深層学習最新事例 DIMo による映像解析、異常検知 PFN x MS アライアンスアップデート	株式会社Preferred Networks ビジネス開発担当渡部創史
14:00- 15:00	AI導入ケースとビジネスインパクト・DLL分科会のススメ	SCSK株式会社 AIビジネス推進室副室長　帯津勉
15:00- 15:30	休憩
15:30- 16:30	Microsoft ではじめる AI DLラボパートナープログラムのご紹介	日本マイクロソフト株式会社事業開発マネージャー(深層学習) 廣野淳平
16:30- 17:30	実用としての深層学習　～深層学習の利用事例と展望～ DEEPStation for Microsoft Azure で始める深層学習	株式会社UEI 代表取締役社長兼CEO 清水亮
17:30- 18:30	懇親会

NVIDIA DLI Session (ハンズオン )

このイベントに申し込む：http://eventregist.com/e/DLI_DLL_nagoya_2017

時間	NVIDIA DLI Session
12:00	開場
12:30- 14:00	ハンズオン #1: Chainer による画像分類エヌビディア合同会社ディープラーニングソリューションアーキテクト兼 CUDA エンジニア村上真奈 Chainer はディープラーニングのフレームワークの 1 つで、柔軟かつ直感的にネットワークを記述できる事を特徴としています。GPU にも対応しており、高速な学習が可能です。このハンズオンでは、Chainer で利用されている NumPy 互換インターフェース GPU 用数値演算ライブラリ CuPy の使い方や、Chainerの基本概念および使い方、さらにディープラーニングの基礎について、画像分類を例に学んでいただきます。Chainer + Python でディープラーニングを体験しましょう。
14:00- 14:15	休憩
14:15- 15:45	ハンズオン #2: Chainer による医用画像セグメンテーション株式会社Preferred Networks リサーチャー齋藤俊太医用画像診断には、異常細胞や血管に対応するピクセルを診断画像から分離して、特定器官を抽出する事が大変重要です。本ハンズオンでは、心臓画像データセットと Chainer を用いて画像セグメンテーション（画像のピクセルがどのカテゴリーに所属するか分類する問題）用ニューラルネットワークの学習および評価方法について学びます。Chainer のコンピュータビジョンモジュールである ChainerCV の使い方についても紹介します。なお、本ハンズオンは、Chainer の使い方およびディープラーニングの基本知識がある事を前提としています。ハンズオン #1 と合わせての受講を推奨します。
15:45- 16:00	休憩
16:00- 17:30	ハンズオン #3: Chainer による深層強化学習エヌビディア合同会社ディープラーニングソリューションアーキテクト山崎和博台車の上の棒が倒れないよう台車を制御する CartPole 問題は、強化学習における古典的な問題の一つです。本ハンズオンでは、この問題を例に、 Chainer の強化学習モジュール ChainerRL と強化学習の開発・評価のためのプラットフォーム OpenAI Gym を用いて、強化学習の基本概念とディープラーニングの果たす役割について学びます。深層強化学習に興味がある方は是非ご参加下さい。
17:30- 18:30	懇親会

Deep Learning Lab講師紹介

清水亮

株式会社UEI 代表取締役兼CEO
東京大学先端科学技術研究センター　身体情報学客員研究員
略歴
大学在学中に米Microsoft Corp. で働くため中退
98年 (株)ドワンゴに参画　モバイル事業を立ち上げる
03年独立して人工知能開発を定款とする(株)UEIを設立し、現職
05年独立行政法人IPAより「天才プログラマー/スーパークリエイター」の称号を得る
16年ソニー・コンピュータサイエンス研究所と深層学習GUI環境「CSLAIER」を開発

渡部創史

株式会社Preferred Networks
ビジネス開発担当

帯津勉

SCSK株式会社
AIビジネス推進室副室長
略歴
84年　株式会社CSK（現SCSK）入社、産業用ロボット・無人化工場の研究開発に従事。
02年　クレジットカード不正検知、金融業務アウトソーシングのサービスマネージャーを経て、
現在はPreferred Networks社との業務提携、及びディープラーニング導入コンサルティングを推進中。

廣野淳平

日本マイクロソフト株式会社
深層学習ビジネス開発マネージャー
Deep Learning Lab コミュニティマネージャー
略歴
AI の果実をありとあらゆる人に届けるべく、Microsoft Azure のクラウドプラットフォームを活用した深層学習ビジネスを推進。業界全体にも貢献すべく、教育プログラムや、Deep Learning Lab コミュニティ活動にも従事。