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NVIDIA Deep Learning Institute 2017 with Deep Learning Lab in 名古屋

2017/10/02(Mon) 12:30 - 18:30

ミッドランドホール (7‐1, 名古屋市中村区名駅ミッドランドスクエア, 愛知県, 450-6205, Japan)

[Host] エヌビディア合同会社

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    • ハンズオン #1: Chainer による画像分類

      Sales Period Finished

      12:30 -14:00 登壇:エヌビディア合同会社
    • ¥10,800
    • -
    • ハンズオン #2:Chainer による医用画像セグメンテーション

      Sales Period Finished

      14:15-15:45 登壇:株式会社Preferred Networks Researcher
    • ¥10,800
    • -
    • ハンズオン #3: Chainer による深層強化学習

      Sales Period Finished

      16:00-17:30 登壇:エヌビディア合同会社
    • ¥10,800
    • -
    • 学生チケット ハンズオン #1: Chainer による画像分類

      Sales Period Finished

      12:30 -14:00 登壇:エヌビディア合同会社
    • Free
    • -
    • 学生チケット ハンズオン #2:Chainer による医用画像セグメンテーション

      Sales Period Finished

      14:15-15:45 登壇:株式会社Preferred Networks Researcher
    • Free
    • -
    • 学生チケット ハンズオン #3: Chainer による深層強化学習

      Sales Period Finished

      16:00-17:30 登壇:エヌビディア合同会社
    • Free
    • -

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Event Description

概要

ディープラーニングを実践的に学べると大好評のハンズオントレーニング "NVIDIA Deep Learning Institute (DLI)" が全国を巡ります。

今回は日本マイクロソフト様、Preferred Networks (PFN)様と連携し、福岡、大阪、名古屋、札幌の4都市で開催。Microsoft Azure の GPU インスタンス (Tesla K80搭載) 上で、PFN の Chainer を使ったディープラーニングのハンズオンをお届けします。 

内容も、

  1. Chainer による画像分類でディープラーニングの基礎を学ぶ
  2. PFN のインストラクターによる医用画像セグメンテーション
  3. GTC 2017 で好評を博した ChainerRL を使った深層強化学習

と盛りだくさん。

いずれも東京に先駆けて実施される最新コンテンツです。この機会にエヌビディアのハンズオントレーニングに是非ご参加ください。

※学生はご登録のうえ、無償にて参加いただけます。
(当日、学生証をお持ちいただきご提示お願いいたします)

当日持参をお願いするもの

  • Windows 7 以降、あるいは OS X 10.10 以降が稼働し、Wi-Fi に接続可能なノート PCIEEE802.11a5 GHz帯)対応の製品を推奨。
    • PC GPU は不要です。
    • 電源と Wi-Fi は会場で用意します。有線 LAN の用意はありません。

事前に準備していただきたいこと

  • 持参いただく PC に以下の作業をお願いします。
    • Google Chrome または FireFox の最新版をインストール (Internet Explorer では正常に操作ができないことがあります)
    • 最新のセキュリティ更新プログラム(セキュリティ パッチ)を適用。
    • アンチウィルス ソフトウェアのリアルタイム保護機能を無効化できることを確認。(当日はリアルタイム保護を無効にしてください。ハンズオンの実施に支障をきたす場合があります)
    • 最新のパターン ファイルでウィルス スキャンを実施。

アジェンダ

時間内容
12:00 開場
12:30 開演
12:30-
14:00
ハンズオン #1:Chainer による画像分類

エヌビディア合同会社
シニア ソリューション アーキテクト, GPU コンピューティング
森野 慎也

Chainer はディープラーニングのフレームワークの 1 つで、柔軟かつ直感的にネットワークを記述できる事を特徴としています。GPU にも対応しており、高速な学習が可能です。このハンズオンでは、Chainer で利用されている NumPy 互換インターフェース GPU 用数値演算ライブラリ CuPy の使い方や、Chainer の基本概念および使い方、さらにディープラーニングの基礎について、画像分類を例に学んでいただきます。Chainer + Python でディープラーニングを体験しましょう。
14:00-
14:15
休憩
14:15-
15:45
ハンズオン #2:Chainer による医用画像セグメンテーション

株式会社Preferred Networks
リサーチャー
齋藤 俊太

医用画像診断には、異常細胞や血管に対応するピクセルを診断画像から分離して、特定器官を抽出する事が大変重要です。本ハンズオンでは、心臓画像データセットと Chainer を用いて画像セグメンテーション(画像のピクセルがどのカテゴリーに所属するか分類する問題)用ニューラルネットワークの学習および評価方法について学びます。Chainer のコンピュータビジョンモジュールである ChainerCV の使い方についても紹介します。
なお、本ハンズオンは、Chainer の使い方およびディープラーニングの基本知識がある事を前提としています。ハンズオン #1 と合わせての受講を推奨します。
15:45-
16:00
休憩
16:00-
17:30
ハンズオン #3: Chainer による深層強化学習

エヌビディア合同会社
ディープラーニング ソリューション アーキテクト
山崎 和博

台車の上の棒が倒れないよう台車を制御する CartPole 問題は、強化学習における古典的な問題の一つです。本ハンズオンでは、この問題を例に、 Chainer の強化学習モジュール ChainerRL と強化学習の開発・評価のためのプラットフォーム OpenAI Gym を用いて、強化学習の基本概念とディープラーニングの果たす役割について学びます。深層強化学習に興味がある方は是非ご参加下さい。
17:30-
18:30
懇親会
(お飲み物と軽食をご用意しております)




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Event Starts

Start Date:2017/10/02(Mon) 12:30

End Date:2017/10/02(Mon) 18:30

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Location

ミッドランドホール

愛知県 名古屋市中村区名駅ミッドランドスクエア 7‐1

Organizer information

エヌビディア合同会社

  • contact@nvidia-event.jp