実践ニューラルネットワーク入門 共催：公益財団法人計算科学振興財団、神戸市（予定）
講師	岐阜工業高等専門学校　教授　柴田　良一　氏
開催期間	２０２０年３月　１回コース
開催日	３月１７日（火）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　開催延期します。
開催場所	計算科学センタービル２階　FOCUS実習室　 （神戸市中央区港島南町７−１−２８）
開催時間	１３：００ー１７：００
受講料	個人会員　15,000円　　個人会員外　20,000円 学生会員　 5,000円 （テキスト代を含みます）
対象者	企業や大学等において、設計研究開発業務に従事されている方で、 人工知能（ＡＩ）関連の技術を習得されたい方。
定員	２０名 　会場の教室には、PCが1人1台用意されています。
概要	人工知能（ＡＩ）関連の技術は、応用範囲の広さから各方面で注目されています。 ＡＩを習得するためには、様々な知識が必要ですが、基本として必須となるのがニューラル・ネットワーク（ＮＮ）に関する知識です。 今回の入門コースは、その高度な人工知能技術の１つであるＮＮを学ぶための初めの一歩です。 主に画像認識や画像処理を実習や、実践事例として、画像を群に分類したり時系列での変化予測をするなど各自で体験してもらいます。 （実習は、教室に用意されているＰＣを使いますが、自分のＰＣに導入し、環境を構築することも容易にできますので、その方法についても、お伝えします。） 各種のデジタルツールの習得において、理論から勉強することは王道ではありますが、ＦＥＭを勉強するときに、まずＦＥＭプログラムを実際に使ったうえで、あらためてＦＥＭの理論を勉強するというやり方は、多くの技術者が経験しています。 ＮＮについても、まず実際にＮＮがどのように動作するかを知るために、事例を使ってＮＮのソフトウェアを実行してみることから始めるのが、全体を理解していくためにスムーズに進める有効な方法であります。 このような趣旨により、今回のコースではテキストの例題を演習することで、数式やプログラミングを省略して、ＮＮの学習や評価の動作を簡単に確認することを目的に設計しています。
準備	１：演習で用いるソニーネットワークソリューションズ社から提供されている「Sony Neural Network Console (NNC)」を教室のＰＣに導入されています。 ２：演習で用いるテキストは、Sony NNCの解説書「はじめてのSonyNNC（工学社）」を利用します。テキストは会場でお渡しします。 http://www.kohgakusha.co.jp/books/detail/978-4-7775-2086-2
内容	本コースでは、ＡＩ基礎技術の１つであるＮＮを体験することを目的としています。 人工知能に関する基礎理論やPythonなどによるプログラミングについては扱いません。 １．環境構築について（＊１） ２．人工知能の概要、SonyNNCの解説 ３．サンプルプロジェクトの実行：画像認識の実行、独自画像の処理 ４．実践的例題の実行：画像分類、時系列予測、等 本コースの後、受講者の方がPCに環境構築できるように、環境構築の手順を初めに実施します。 （＊１） ご参考情報： 　 　（PCの条件） 　ＯＳはWindows 8.1 / 10 (64bit) 。 　メモリは4GB以上でＨＤＤ空き容量は1GB以上を、推奨します。
申込方法	開催延期します。
その他	予備知識
	初心者のかたでも参加できます。