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Chainer によるニューラルネットの作成

Chainer によるニューラルネットの作成

東京都 開催 会場 開催 PC実習付き

開催日

  • 2018年4月3日(火) 10時30分 16時30分

受講対象者

  • 機械学習の応用分野に関連する技術者、研究者
    • 画像処理
    • 信号処理
    • 医療福祉
    • スポーツ分野
    • セキュリティ (監視カメラ、警備、防犯)
    • ロボット
    • コンピュータビジョン
    • 異常行動検出、異常領域検出
    • 統計
    • 経済学 など
  • 機械学習、パターン認識分野の技術者、研究者
  • これから機械学習、パターン認識に携わる技術者、開発者
  • Deep Learning のプログラムの作成方法を知りたい方
  • Chainer を利用した Deep Learning のプログラムの作り方を知りたい方

修得知識

  • ニューラルネットワークの基礎
  • 最急降下法と誤差逆伝播法の基礎
  • Chainer による Deep Learning のプログラム作成法

プログラム

 本セミナーでは、Chainer を利用して深層学習で使われるニューラルネットの作成を実習形式で行います。まず最急降下法を理解して、関数の最小解を求めるプログラムを書いてみます。これが基本です。最急降下法を理解すれば、深層学習の学習プログラムを作れるようになります。具体的には Chainer のlinks や functions の関数を使ってモデルとその評価関数を作り、最急降下法の最適化アルゴリズムを適用することで、パラメータを求めることができます。
 基本的な feed forward のニューラルネット、畳み込みニューラルネット、リカレントニューラルネットを学習した後に、簡単な例題でそれらのプログラムを作成実習を行います。

  1. ニューラルネット
    1. ニューラルネットの概要
    2. ニューラルネットによる回帰と識別
  2. 最急降下法と誤差逆伝播法
    1. ニューラルネットにおける学習
    2. 目的関数
    3. 最急降下法
  3. Chainer の基本
    1. 合成関数と計算グラフ
    2. 計算グラフを利用した勾配計算
    3. Chainer 基本オブジェクト
      1. Variable
      2. functions
      3. links
    4. 最適化
    5. 最急降下法の作成実習
  4. feed – forward ニューラルネットワーク
    1. 2乗誤差による目的関数
    2. クロスエントロピーによる目的関数
    3. feed – forward ニューラルネットワークの作成実習
  5. 畳み込みニューラルネットワーク
    1. 畳み込みニューラルネットワークの概要
    2. 畳み込みニューラルネットワークの作成実習
  6. リカレントニューラルネットワーク
    1. リカレントニューラルネットワークの概要
    2. リカレントニューラルネットワークの作成実習

講師

  • 新納 浩幸
    茨城大学 工学部 情報工学科
    教授

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
東京都 千代田区 神田錦町3-1
株式会社オーム社 オームセミナー室の地図

主催

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 47,000円 (税別) / 50,760円 (税込)
本セミナーは終了いたしました。

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