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)" がついに北海道へ上陸！
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、そして札幌の4都市を巡る「DLI全国ツアー」の締めくくりです。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、基本的な画像分類から、医用画像セグメンテーション、そして深層強化学習まで盛りだくさん。
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。
※ 学生さんはご登録のうえ、無償にて参加いただけます。
（当日、学生証をご提示ください）
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 PC。IEEE802.11a（5 GHz帯）対応の製品を推奨。
- PC に 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 ディープラーニング ソリューション アーキテクト 阮 佩穎 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 Chainer エヴァンジェリスト 梅澤 慶介 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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