人工知能・機械学習の教育コンサルティング

ディープラーニング ハンズオンセミナー

▶ 予約受け付け中のセミナーはこちら

お申込みはこちら

時間・料金

7時間(9:30 – 17:30)×3日間
料金:200,000円(税込み、請求書払い可)
特典:Azure5万円使用権付き

スケジュール

  • 7/19(水)、7/20(木)、7/21(金)  9:30 – 17:30 (9:00受付開始)
    申込〆切:7/18(火) 12:00
    (第1回の様子はこちらに掲載)
  • 8/8(火)、8/9(水)、8/10(木)   9:30 – 17:30 (9:00受付開始)
    申込〆切:8/7(月) 12:00
  • 8/22(火)、8/23(水)、8/24(木)  9:30 – 17:30 (9:00受付開始)
    申込〆切:8/22(火) 12:00 【好評により増枠決定】残り6
  • 9/11(月)、9/12(火)、9/13(水)  9:30 – 17:30 (9:00受付開始)
    申込〆切:9/8(金) 18:00 残り10
  • 9/20(水)、9/21(木)、9/22(金)  9:30 – 17:30 (9:00受付開始)
    申込〆切:9/19(火) 12:00 残り10

ディープラーニング技術の基礎から実践までをハンズオン形式で効率良く習得

人工知能(AI)の主要技術であるディープラーニングの数学からプログラミング、Azure上のGPU搭載マシンでの学習計算まで、ハンズオン形式により知識やスキルを効率よく習得できます。
数学プログラミングの基礎から始まり、Chainerによる実装、Azure上のGPUマシンでの計算、画像時系列自然言語の取扱い方も含めた実践的な実装まで3日間で幅広く学べる内容となっています。

本セミナーの特徴

受講生からいただいた多くの声にお応えした内容となっています。

  • ディープラーニングのプログラミングだけでなく、プログラミングに必要な数学も正しく理解しておきたい
  • MNISTといったサンプルプログラムを動かして終わりではなく、問題設定から考えた実践的な演習をステップアップしながら学びたい
  • 機械学習の処理部分以外に、入力データとして使用する画像・時系列・自然言語のデータの特徴量の選び方から知りたい
  • ディープラーニングには不可欠なGPUマシンの環境構築から計算の高速化までの流れを把握したい

開催概要

  • 場所:マイクロソフトイノベーションセンター
  • 住所:〒108-0075 東京都港区港南 2-16-3 品川グランドセントラルタワー
    JR 品川駅 / 港南口よりスカイウェイにて直結 徒歩 3 分
    京浜急行 / 品川駅より 徒歩 6 分
  • 参加対象:データサイエンス及び機械学習に興味のある方 情報システム部門 企画部門 設計・製造部門 研究開発部門 データ活用部門・事業部門 セールス/マーケティング部門 品質管理やリスク管理部門 サービスプロバイダー/ITベンダー等
  • 定員:20名
  • 持ち物:無線LANの使用できるPC、ノート、筆記用具
    ※ 備え付けのPC(Windows10)を使用することも可能ですので、ご相談ください。
  • 費用:20万円(税込み) ※ 昼食込み
  • 受講特典:Azure 5万円使用権 (試用期限1ヶ月)
         セミナー受講生限定コミュニティへの招待
         ※ マイクロソフト、PFN、キカガク等によるアフターフォロー

 

お申込みはこちら

カリキュラム

1日目:基礎 – 数学・プログラミング –
時刻 トピック 内容
9:30 – 10:00 イントロダクション
  • 人工知能・機械学習・ディープラーニングの違い
  • ディープラーニングを学ぶ流れ
10:00 – 11:00 微分
  • 微分は『何』が求まるの?
  • 微分は『何』に使えるの?
  • 高校の復習と偏微分
11:00 – 12:00 線形代数
  • スカラー、ベクトル、行列の違い
  • 行列の足し算、引き算、掛け算
  • 行列積のサイズ感
  • 機械学習でよく使う演算(転置、逆行列)
12:00 – 13:00 お昼休憩 お弁当を支給
13:00 – 15:00 重回帰分析
  • ベクトルによる偏微分
  • 線形モデルの定義(入力変数が複数)
  • 評価関数の定義
  • 微分による評価関数の最小化
15:00 – 16:30 Azure / Docker入門
※ 5万円分の使用権付きアカウントを配布
  • Azureとは
  • Data Science VMとは
  • Azure上のGPU搭載マシンの環境構築
  • Dockerとは
  • Dockerイメージからコンテナを作成
16:30 – 17:30 Python入門1
  • Jupyter notebookの使い方
  • Numpyによる線形代数の計算
2日目:応用 – ディープラーニング –
時刻 トピック 内容
9:30 – 10:30 Python入門2
  • 変数と関数
  • リスト・タプル・辞書
  • 制御構文(for文とif文)
  • クラス
10:40 – 12:00 ディープラーニングの数学
  • ニューラルネットワークの概念
  • 線形変換
  • 非線形変換(活性化関数)
  • 最急降下法、確率的勾配法
  • 手計算でニューラルネットワーク
12:00 – 13:00 お昼休憩 お弁当を支給
13:00 – 14:00 ディープラーニングの実装1
  • Chainerとは
  • Chainerの基礎
  • Matplotlibで可視化をしよう
  • Chainerで1入力1出力の非線形回帰を試そう
14:10 – 15:30 ディープラーニングの実装2
  • ChainerのTrainerを使おう
15:40 – 16:30 ディープラーニングの実装3
  • Pandasでデータを読み込もう
  • Chainerで多入力2出力の分類を試そう
16:40 – 17:30 ディープラーニングの実装4
  • ChainerでGPU計算してみよう
3日目:実践 – ディープラーニング –
時刻 トピック 内容
9:30 – 11:00 CNNを用いた画像処理1
  • 画像処理の基礎(OpenCV)
  • 画像処理で代表的な処理
  • 画像処理でよく用いられる特徴量
11:00 – 12:00 CNNを用いた画像処理2
  • CNNを用いたクラス分類の実装
  • GPU使用による高速化
12:00 – 13:00 お昼休憩 お弁当を支給
13:00 – 14:30 RNNを用いた時系列解析
  • 時系列解析の基礎(Statsmodels)
  • 時系列データの特徴量
  • RNN(LSTM, GRU)を用いた回帰の実装
14:40 – 16:00 RNNを用いた自然言語処理1
  • 自然言語処理の基礎(Mecab)
  • 自然言語処理でよく用いられる特徴量
  • NNを用いた文書のクラス分類
16:00 – 17:20 RNNを用いた自然言語処理2
  • RNN(Seq2Seq)を用いた機械対話の実装
17:20 – 17:30 修了式

※ 2017/8/15 セミナー内容改定

お申込みはこちら

よくあるご質問

Q. どの程度のレベルであれば、こちらのセミナーを受講可能でしょうか。
A. 本セミナーはエンジニアの方をメインの対象としているため、プログラミングの知識があることを前提としております。そのため、Pythonでなくても、JavaやC++といったオブジェクト指向型の言語に業務で使用され、使い方を把握されていることが望ましいです。
下記のサイトより予習をしていただければ、プログラミングの基礎知識は大丈夫です。
予習用サイト(所要時間2時間):プログラミング0時限目:プログラミングの予習
数学は微分や線形代数の基礎から説明してまいりますので、特に前提とした知識はありません。ただし、短い時間でテンポよく進んでいくため、事前に機械学習の数学を参考書等で予習されていると、理解度が深まるかと存じます。

Q. PCの設定は必要ですか?
A. PCの設定は特に必要ございません。Microsoft Azure上に環境構築を行いますので、お手持ちのPCへの設定は不要となっております。ただし、クラウド環境上でなく、お手持ちのPCで復習などを行いたい方は、以下の手順書を御覧ください。
・Windowsの方:【決定版】WindowsでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築
・Macの方:【決定版】MacでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築

Q. このセミナーを受講すると、どのくらいのレベルになれるのでしょうか。
A. こちらのセミナーを受講していただくことにより、「ディープラーニングの具体的な実装」がわかるレベル(0→80)となります。社会的にニーズの高い技術に焦点を当てた内容となっておりますので、実務への導入を考えられるようになります。ディープラーニングを導入したいと考えているけれども、まずどこからどう手をつけて良いか迷われている方には、数学の理論から実装、計算機での高速化まで触れておりますので、ピッタリの内容となっております。逆に焦点を当てない点は、アルゴリズム内の細かいチューニングやレベルの高いデータの前処理(80→100)です。

Q. Azureのアカウントは事前に準備すべきでしょうか。
A. こちらは準備不要です。当日に運営側で準備したアカウントをお配りいたしますでの、ご安心ください。

Q. 開催の日程が合わず、次回のセミナーはいつ開催されますか?
A. 毎月隔月での開催を予定しております。1〜2ヶ月前に開催日程を掲示いたしますので、定期的にチェックしていただけますと幸いです。

過去のセミナーの様子

記念すべき第1回参加者の方とセミナー終了後に記念撮影

キカガクのこだわりである手書きの数学で解説していきます

プログラミングも講師と一緒に行います
受講生の方々が非常に真剣な眼差しで勉強されています

数学の理論だけでなく、プログラミングの実装まで行います

本セミナーの満足度

セミナーの内容・講師の質、セミナーのペースを含め、参加者の満足度の回答結果です。

本セミナーの感想

記念すべき第1回ディープラーニングハンズオンセミナー参加者からは今回のセミナーに関して、以下のような声をいただきました。

  • 手書きの数学も含めたハンズオンで非常に理解が深まりました。
  • 数式が多いのにも関わらず、とてもわかりやすく楽しいセミナーでした。
  • 「なんとなく動いた」ではなく、仕組みを理解するのに役立ちました。
  • 独学では挫折しそうな部分や深入りしなくても良い部分がわかり、より実装に向けて必要な部分だけピックアップしてくれている点が素晴らしかったです。
  • とにかく説明がわかりやすい!

ディープラーニングに特化した唯一無二のセミナー

人工知能教育のキカガク、ディープラーニングフレームワークChainerのPreferred Network、クラウドコンピューティングAzureのマイクロソフトの3社が全力でバックアップを行う他にはないセミナーとなっております。

ぜひ、みなさまのお越しをお待ちしております。

お申込みはこちら

セミナー資料

▶▶ セミナー資料をダウンロード

その他予約受付中のセミナー(一覧ページ

システム自動化セミナー
人工知能・機械学習 脱ブラックボックスセミナー
データサイエンスセミナー
データエンジニアリングセミナー
[MS×PFN×キカガク] ディープラーニング ハンズオンセミナー

PAGETOP
Copyright © 株式会社キカガク All Rights Reserved.