柔軟性に大きな特徴があるDeepLearningフレームワーク、Chainerのチュートリアル
先端技術情報や市場情報を提供している(株)シーエムシー・リサーチ（千代田区神田錦町： (リンク ») ）では、 人工知能・深層学習のセミナーを行っておりますが、 このたび「Chainerを用いたディープラーニングのプログラム作成法」と題するセミナーを、 講師に 新納浩幸 氏（茨城大学工学部 情報工学科 教授）をお迎えし、 2017年2月9日（木）13：30より、 『ちよだプラットフォームスクエア』5階504会議室（千代田区錦町）で開催いたします。 受講料は、 一般：42,000円（税込）、 弊社メルマガ会員：39,000円（税込）、 アカデミック価格は25,000円となっております（受講には昼食代・資料代を含みます）。 セミナーの詳細とお申し込みは、 弊社のHP（ (リンク ») ）で受け付けております。 質疑応答の時間もございますので、 是非奮ってご参加ください。
本講座はChainerのチュートリアルです。現在、非常に多くのDeepLearningフレームワークが存在しますが、Chainerはその柔軟性に大きな特徴があります。そのために複雑なネットワークでもそのプログラムの作成が容易です。本講座ではまずニューラルネットの基本を説明します。次にChainerの仕組みとプログラムのひな形を解説します。あとは個々の問題に対して、ひな形を拡張することで実際のコードが作成できることを学びます。
１）セミナーテーマ及び開催日時
テ ー マ：Chainerを用いたディープラーニングのプログラム作成法
開催日時：2017年2月9日（木）13:30～16:30
会 場：『ちよだプラットフォームスクウェア』 504会議室
〒101-0054 東京都千代田区神田錦町3-21
参 加 費：42,000円（税込） ※ 資料代含
＊ メルマガ登録者は 39,000円（税込）
＊ アカデミック価格は 25,000円（税込）
講 師：新納浩幸 氏 / 茨城大学工学部 情報工学科 教授
２）申し込み方法
シーエムシー・リサーチの当該セミナーサイト（ (リンク ») ）からお申し込みください。 折り返し、 聴講券、 会場地図、 請求書を送付いたします。
３）セミナープログラムのご紹介
1. ニューラルネット
1.1 ニューラルネットとは何か
1.2 ニューラルネットは関数
1.3 活性化関数
1.4 ReLUとMaxout
2. 最急降下法と誤差逆伝播法
2.1 ニューラルネットにおける学習
2.2 目的関数
2.3 最急降下法
2.4 過学習とDropout
3. Chainerの仕組み
3.1 合成関数と計算グラフ
3.2 計算グラフを利用した勾配計算
3.3 define-and-runとdefine-by-run
4. Chainerの基本プログラム
4.1 Chainer基本オブジェクト
4.2 Chainerのプログラムのひな形
4.3 Chainerによる分類問題の分類器構築プログラム
4.4 ミニバッチと誤差の累積
5. Recurrent Neural Network
5.1 RNNとは何か
5.2 RNNのネットワーク図
5.3 ChainerによるRNNのプログラム
5.4 L.LSTMの利用
6. GPUの利用
6.1 GPUとは何か
6.2 GPUの選択
6.3 CUDAとcuDNNの導入
6.4 CuPy
6.5 ChainerでのGPUの利用
４）講師のご紹介
新納浩幸 氏 / 茨城大学工学部 情報工学科 教授
【講師経歴】
1985年 東京工業大学理学部情報科学科卒業。
1987年 同大学大学院 理工学研究科 情報科学専攻 修士課程修了。
同年富士ゼロックス，翌年松下電器を経て，1993年より茨城大学工学部。
現在，茨城大学工学部 情報工学科教授。
【活動内容】
■ 所属学会：情報処理学会、人工知能学会、自然言語処理学会
■ 著 書：「Chainerによる実践深層学習」オーム社(2016)、「Rで学ぶクラスタ解析」オーム社(2007)、「数理統計学の基礎よくわかる予測と確率変数」森北出版(2004)など
５）セミナー対象者や特典について
★ アカデミック価格：学校教育法にて規定された国、 地方公共団体、 および学校法人格を有する大学、 大学院の教員、 学生に限ります。
★ 2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合2人目は無料です。
●セミナー対象者
1） ChainerでDeep Learningのプログラムを作りたいと思っているが、どのようにプログラムを書けばよいかわからない方。
2）ニューラルネットの基本と Chainerの仕組みを理解したい方。
●セミナーで得られる知識
1） ニューラルネットとDeep Learningの基礎
2）最急降下法と誤差逆伝播法
3）Chainerの仕組みとそのプログラム作成法
☆ 詳細とお申し込みはこちらから↓
(リンク »)
６）関連セミナーのご案内
● 製造業における人工知能（AI）入門【大阪開催】
2017年3月7日（火）10:30～16:30
詳細とお申し込みはこちらから↓
☆ (リンク »)
以上
プレスリリース提供：PR TIMES (リンク »)
先端技術情報や市場情報を提供している(株)シーエムシー・リサーチ（千代田区神田錦町： (リンク ») ）では、 人工知能・深層学習のセミナーを行っておりますが、 このたび「Chainerを用いたディープラーニングのプログラム作成法」と題するセミナーを、 講師に 新納浩幸 氏（茨城大学工学部 情報工学科 教授）をお迎えし、 2017年2月9日（木）13：30より、 『ちよだプラットフォームスクエア』5階504会議室（千代田区錦町）で開催いたします。 受講料は、 一般：42,000円（税込）、 弊社メルマガ会員：39,000円（税込）、 アカデミック価格は25,000円となっております（受講には昼食代・資料代を含みます）。 セミナーの詳細とお申し込みは、 弊社のHP（ (リンク ») ）で受け付けております。 質疑応答の時間もございますので、 是非奮ってご参加ください。
本講座はChainerのチュートリアルです。現在、非常に多くのDeepLearningフレームワークが存在しますが、Chainerはその柔軟性に大きな特徴があります。そのために複雑なネットワークでもそのプログラムの作成が容易です。本講座ではまずニューラルネットの基本を説明します。次にChainerの仕組みとプログラムのひな形を解説します。あとは個々の問題に対して、ひな形を拡張することで実際のコードが作成できることを学びます。
１）セミナーテーマ及び開催日時
テ ー マ：Chainerを用いたディープラーニングのプログラム作成法
開催日時：2017年2月9日（木）13:30～16:30
会 場：『ちよだプラットフォームスクウェア』 504会議室
〒101-0054 東京都千代田区神田錦町3-21
参 加 費：42,000円（税込） ※ 資料代含
＊ メルマガ登録者は 39,000円（税込）
＊ アカデミック価格は 25,000円（税込）
講 師：新納浩幸 氏 / 茨城大学工学部 情報工学科 教授
２）申し込み方法
シーエムシー・リサーチの当該セミナーサイト（ (リンク ») ）からお申し込みください。 折り返し、 聴講券、 会場地図、 請求書を送付いたします。
３）セミナープログラムのご紹介
1. ニューラルネット
1.1 ニューラルネットとは何か
1.2 ニューラルネットは関数
1.3 活性化関数
1.4 ReLUとMaxout
2. 最急降下法と誤差逆伝播法
2.1 ニューラルネットにおける学習
2.2 目的関数
2.3 最急降下法
2.4 過学習とDropout
3. Chainerの仕組み
3.1 合成関数と計算グラフ
3.2 計算グラフを利用した勾配計算
3.3 define-and-runとdefine-by-run
4. Chainerの基本プログラム
4.1 Chainer基本オブジェクト
4.2 Chainerのプログラムのひな形
4.3 Chainerによる分類問題の分類器構築プログラム
4.4 ミニバッチと誤差の累積
5. Recurrent Neural Network
5.1 RNNとは何か
5.2 RNNのネットワーク図
5.3 ChainerによるRNNのプログラム
5.4 L.LSTMの利用
6. GPUの利用
6.1 GPUとは何か
6.2 GPUの選択
6.3 CUDAとcuDNNの導入
6.4 CuPy
6.5 ChainerでのGPUの利用
４）講師のご紹介
新納浩幸 氏 / 茨城大学工学部 情報工学科 教授
【講師経歴】
1985年 東京工業大学理学部情報科学科卒業。
1987年 同大学大学院 理工学研究科 情報科学専攻 修士課程修了。
同年富士ゼロックス，翌年松下電器を経て，1993年より茨城大学工学部。
現在，茨城大学工学部 情報工学科教授。
【活動内容】
■ 所属学会：情報処理学会、人工知能学会、自然言語処理学会
■ 著 書：「Chainerによる実践深層学習」オーム社(2016)、「Rで学ぶクラスタ解析」オーム社(2007)、「数理統計学の基礎よくわかる予測と確率変数」森北出版(2004)など
５）セミナー対象者や特典について
★ アカデミック価格：学校教育法にて規定された国、 地方公共団体、 および学校法人格を有する大学、 大学院の教員、 学生に限ります。
★ 2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合2人目は無料です。
●セミナー対象者
1） ChainerでDeep Learningのプログラムを作りたいと思っているが、どのようにプログラムを書けばよいかわからない方。
2）ニューラルネットの基本と Chainerの仕組みを理解したい方。
●セミナーで得られる知識
1） ニューラルネットとDeep Learningの基礎
2）最急降下法と誤差逆伝播法
3）Chainerの仕組みとそのプログラム作成法
☆ 詳細とお申し込みはこちらから↓
(リンク »)
６）関連セミナーのご案内
● 製造業における人工知能（AI）入門【大阪開催】
2017年3月7日（火）10:30～16:30
詳細とお申し込みはこちらから↓
☆ (リンク »)
以上
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お問い合わせにつきましては発表元企業までお願いいたします。
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