実践ニューラルネットワーク入門 （オンライン形式）
講師	岐阜工業高等専門学校　教授　柴田　良一　氏
開催期間	２０２２年３月〜4月　３回コース
開催日	第１回：２０２２年３月１２日（土） 第２回：　　　　　３月１９日（土） 第３回：　　　　　４月　２日（土） 注：会場・講師のご都合により、開催日・会場が変更される可能性があります。
開催場所	□　オンライン形式での開催となりました。
開催時間	１３：００ー１７：００
受講料	個人会員　30,000円　　個人会員外　40,000円 学生会員　10,000円
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	15名 　* 最低受講者数に満たない場合は開催しない場合があります。 　　 　* 定員になり次第、締め切ります。
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。 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実行環境を自分のＰＣ上に構築し、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、今回のコースでは自分のＰＣ上にＮＮ環境を構築し、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ができます。 高度な人工知能技術の１つであるＮＮを学ぶための、初めの一歩となるコースです。
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)」を導入するための、64bitシステムのノートPC（オンラインの場合はデスクトップも可能）を用意ください。 本講座は、ＯＳはWindows 10 (64bit)のみを想定して対応いたします。メモリは4GB以上でストレージ空き容量は5GB以上が必要です。なお、GPU搭載のＰＣをご用意いただくと、CPUとの処理速度の比較が可能ですが、講座内では必須ではありません。 また、オンライン形式での受講の場合は、受講者との双方向性を確保するために、カメラとマイクの利用をお願いします。 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）改訂版」を利用しますので、解析塾当日までにご準備ください。 http://www.kohgakusha.co.jp/books/detail/978-4-7775-2139-5
内容	本コースでは SonyNNCの導入から始めます。受講前の予備作業はなしです。 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おり、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．人工知能の概要、SonyNNCの解説 ２．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 ３．実践的例題の実行：画像分類、時系列予測、などから オンライン参加の方に対しても、画面共有などで進捗情報を確認し、カメラやマイクで質疑応答を含めながら、時間をかけて講座を進める計画です。会場とのハイブリッドになった場合には、講師の操作画面の共有と音声が遠隔配信されますが、会場での会話などは共有できない場合があることをご了解ください。
申込方法	←お申込はこちらより承ります。　 　　 ご連絡事項に　 会場受講希望　あるいは　オンライン形式受講希望のいずれかを記入ください。
その他	予備知識
	初心者のかたでも参加できます。