本研修はディープラーニングのライブラリであるKerasを利用して、画像認識プログラムの開発に取り組みます。Kerasライブラリは適度に抽象化されており、プログラミング知識のあるITエンジニアにとって直感的で理解しやすいものになっています。Kerasを利用してニューラルネットワーク上のコンポーネントを適切に設定していくことでスムーズにディープラーニングを始めることができます。
本研修では畳み込みニューラルネットワーク（CNN：Convolutional Neural Network）について詳細に取り上げます。CNNは画像認識の領域で多く用いられるディープラーニングの手法です。CNNでは画像データのような空間情報を表現した特徴ベクトルについて、周辺の特徴量を合わせて学習を進めていきます。本研修ではCNNの実装を進めながら、データ拡張や転移学習といった実践的な実装方法を習得していきます。CNNで構築したプログラムは計算量が多くなるため、相応のマシンスペックが必要になります。本セミナーではクラウドサーバ上にGPUを搭載した開発マシンを準備し、ブラウザを通じてプログラミングを進めていきます。
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1. お申込受付について
本コースは、主催会社のお席を確保した後に受付確定となります。
お申し込みをいただいても、満席等の理由によりご受講いただけない場合がございますので、予めご了承ください。
2. 主催会社への受講者情報提供について
本コースにお申し込みいただいた受講者様の氏名・メールアドレスは、
主催会社である株式会社SHIFTおよび株式会社クロノスへ提供させていただきます。
・畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の特徴について理解する
・画像のデータ拡張（Data Augmentation）について理解する
・転移学習の仕組みについて理解する
・Kerasを活用して画像認識プログラミングに取り組む事ができる
・Kerasの学習済みモデルを再利用できる
【受講対象】
・AI開発に関わっている方、もしくは予定のある方
【レベル感】
・上級
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- 受講料
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61,600円（税込）/人
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- お支払い
- 研修終了後に請求書払いとなります。
請求書は研修終了日の属する月の月末までに送付いたします。
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- 開催日数
- 1日間
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- 時間
- 10時00分～17時00分
1．全結合型ニューラルネットワーク
2．畳み込みニューラルネットワーク
3．データ拡張
4．学習済みモデルの再利用
5．【Appendix】Keras実践マニュアル
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- 事前環境確認
- ＜使用ツール＞
・Zoom
・GoogleChromeなどのブラウザ
＜環境条件＞
・インターネット接続（※推奨：有線接続、無線ブロードバンドも可）
・マイク（グループ演習等で使用します）
・サブディスプレイの利用を推奨します。
・オンライン参加時の注意事項（下記URL）を事前にご確認ください。
https://huniv.cdn.shiftinc.jp/assets/doc/online_caution_kronos.pdf
・Zoomのシステム要件は下記URLをご参照ください。
https://support.zoom.us/hc/ja/articles/201362023-System-Requirements-for-PC-Mac-and-Linux
・音声およびカメラの環境は、テストミーティング（https://zoom.us/test）で事前にご確認ください。
