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9月 2回コース 
開催日 第1回:2022年9月3日(土)
第2回:     9月10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
開催時間 13:00ー17:00
受講料 個人会員 20,000円  個人会員外 30,000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

[コース内容]
1日目 SonyNNCの導入作業、SonyNNCの動作確認、必要なデバイスの確認
2日目 SonyNNCを用いた画像認識の実践と改良の方法
申込方法    ←お申込はこちらより承ります。 
  
その他 予備知識
初心者のかたでも参加できます。