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特別企画@プログラミング+第26回

東京・飯田橋にて開催する「新しいスタイルのディープラーニングハンズオン」ご紹介です。

【12/17初開催】角川アスキー総合研究所 × MaruLabo「ディープラーニングの基礎を画像認識で学ぶ」ハンズオンセミナー

2017年12月08日 19時00分更新

文● 丸山不二夫、編集● プログラミング+編集部

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 ディープラーニング(深層学習)や機械学習の分野・領域に関して、より多くの方々に知識と理解を得ていただくことを目的に、角川アスキー総合研究所はこれまで多数のセミナー・講座を開催してまいりました。こうした講座を受講してくださった方々の「実際にディープラーニングを体験してみたい」という多数のお声にお応えすることを目的に “参加しやすさを重視した新しいスタイルのディープラーニング体験(ハンズオン)セミナー” を、2017年12月17日(日)に初開催いたします。

 本セミナーはAWS(アマゾン ウェブ サービス)やGoogle、Microsoftと共にハンズオン開催を続けてきたMaruLaboとの共催企画です。セミナー内容と特長について、本記事では講師・丸山不二夫氏からのメッセージをご紹介します。

ハンズオンセミナーについて(文・丸山不二夫氏)

 今回のハンズオンは、ディープ・ラーニングの応用として最大の成果を納めている「画像認識」技術を素材として、ディープ・ラーニングの基礎を学ぶことを目的としています。個人の興味としてではなく、会社で、AIの取り組みを始めようとしている人には、ちょうどいい入門講座になると思います。

講師を務める丸山不二夫氏。ディープラーニングをテーマに多数の講義を、これまで角川アスキー総合研究所と開催してきた。

 まず、はだかのTensorFlowで、DNN(Full Connect Multi-Layer Feed-Forward Neural Network)の基礎を学びます。そのあとは、Kerasを使おうと思っています。ディープ・ラーニングを実際に使う上でで重要なことは、モデルを変更したり、メタ・パラメーターを変更して、推論の制度を上げることなのですが、今までのハンズオンでは、なかなかそこまでできませんでした。Kerasなら、そういうことが簡単にできます。

 丸山は、角川アスキー総合研究所と、ディープ・ラーニングの「6時間集中講義」を何度か行ってきました。ただ、それは「座学」でした。「6時間集中講義」に参加された方、講義部分は重複がありますが、ぜひ、自分の手で実際に、ディープ・ラーニングを動かしてみる、このハンズオンにご参加ください。

 丸山は、また、昨年来、MaruLaboとして、Googleさん、AWSさん、Microsoftさんと、それぞれのユーザーコミュニティであるTFUG, JAWS, JAZUGの協力を得て、「クラウド・ハンズオン」を展開してきました。それは、以前から、ディープ・ラーニングの学習と開発には、クラウドのGPUを使うのが一番いいだろうと考えていたからです。

 ただ、「実績の」と書いてありますが、クラウド・ハンズオンでは、いろいろ失敗も経験してきました。GPUの手配ができなくて、CPU10数個で代用したものの、時間内に機械の「学習」が終わらなかったり、GPU環境の構築に時間の大半を使ってしまって、ほとんど何もできなかったり。また、参加者は、クラウドのアカウントを事前に取得することが必須なのですが、苦労して周知したはずなのに、アカウントのない人が参加したり。

 今回のハンズオンは、そうしたMaruLaboの「経験値(失敗のですが)」と、何より、クラウド上のディープ・ラーニングGPU開発環境の充実に依拠した、クラウド・ハンズオンらしい、新しいスタイルで行います。

 まず、参加者は、クラウド・アカウントの取得・GPU確保等の「事前準備」は、一切いりません。主催者が、AWSさんと一括契約して、参加者分のハンズオン・アカウントとGPUインスタンスを、クラウド上に確保しています。その費用は、講習費用の中に含まれています。参加者は、自分のPC/Macを持って参加するだけで、面倒な環境構築をスキップして、すぐに、クラウド上のディープラーニングGPU環境が利用できます。

 また、コンソールからのコマンド・ベースではなく、Jupyter Notebookを使って、ブラウザーベースで、ハンズオンを行います。エディターを起動してソース・コードを編集しなくても、モデルやメタ・パラメータを変更して、「学習・推論」を実行することが、簡単に可能になります。ハンズオン終了後、正式にクラウドのアカウントを取得していただければ、自宅や会社で、ハンズオンの課題を復習できる情報を参考として提供します。

(ハンズオン後の学習については、アカウントの取得に加えて、クラウド上での環境構築の一定の知識が必要になります。操作は比較的簡単なものですので、積極的にチャレンジされることを期待しています。ただし、ハンズオン終了後の環境構築については、主催者は、援助・協力できません。個人の責任でおこなってください。あしからず。)

 今回のハンズオンでは、AWSの松尾さんが特別に登壇して、ハンズオンの直前にアメリカで開催されるAWS Re:Inventでのディープ・ラーニング関連の最新情報を提供してくれます。これも、楽しみです。

セミナー開催概要

  • タイトル
      角川アスキー総合研究所 × MaruLabo
      「ディープラーニングの基礎を画像認識で学ぶ」ハンズオンセミナー
      クラウドを利用した、PCを接続するだけで、すぐに大事な課題に集中できる新しいスタイルのハンズオンです
  • 日時:2018年12月17日(金)13:00 - 19:00(12:30 受付開始)
  • 会場:角川第3本社ビル(東京都千代田区富士見1-8-19)
  • 対象者:以下条件の両方に該当されている方を想定とするセミナー内容です。
    • なんらかの言語を利用したプログラミング経験があり、今回使用するプログラミング言語である「Python」がどのような言語かを理解されている方(Pythonでの開発経験自体は問いません)
    • ディープラーニングの開発について、概要レベルでの知識をお持ちの方(ハンズオン受講にあたって必要な基礎知識については当日ご説明を受けていただけます)
  • 参加費:2万7000円(税込)
      マルレク個人協賛会員と学生向けにそれぞれ割引がございます。詳しくはPeatixページをご覧ください。
  • 講師(敬称略)
      丸山 不二夫
      古川 新(MaruLabo)
      松尾 康博(アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 ソリューションアーキテクト)
  • 司会進行
      遠藤 諭(株式会社角川アスキー総合研究所 取締役主席研究員)
  • 主催:株式会社角川アスキー総合研究所
  • 共催一般社団法人MaruLabo
  • 詳細情報・ご応募Peatixページをご覧ください

講師プロフィール(敬称略)

丸山 不二夫

東京大学教育学部卒業。一橋大学大学院社会学研究科博士課程修了。稚内北星学園大学学長、早稲田大学大学院情報生産システム研究科客員教授等を歴任。オープンソースのコミュニティ活動に積極的に参加。日本Javaユーザー会名誉会長。日本Androidの会名誉会長。クラウド研究会代表。近年では、日本のIT業界がグローバルな技術イノベーションの一翼を担うことを目標に、連続講演会「マルレク」を主宰し、クラウドコンピューティングや人工知能などの技術について講演を行っている。

古川 新(MaruLabo)

当日、以下の内容でのハンズオンを講師として担当。

【題名】実践で学ぶディープラーニングの基礎

【概要】画像の分類を行うニューラルネットワークの構築を通して、ディープラーニングの基礎知識とモデルの開発プロセスを学びます。実装には世界中で使われているフレームワークであるGoogle TensorFlowを利用します。

【ハンズオンで扱う内容】

  • ディープラーニングにおけるモデルの設計、開発を実践します
  • モデルの設計を通してディープラーニングの理論を再確認します
  • モデルの実装方法をコーディングで学びます
  • モデルの評価方法と可視化ツールの使い方を学びます
  • モデルの精度を改善する多くの基礎的な手法を学びます
  • 高度な手法の提案と、その他今後の応用へのアドバイス

松尾 康博
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 ソリューションアーキテクト

Amazon Web Services Japanにてソリューションアーキテクトとして幅広いお客様向けのクラウド導入支援に従事。最近は主に製造業や金融業向けのHPC(High Performance Computing)やDeep Learningなどの案件を支援。独立系SIerでR&D、スタートアップのCTOを経て現職。

詳細情報、お申込みはPeatixから!!

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