開催日時: 10 月 7 日 (水) 9:00 - 17:00 (日本時間)
※こちらのコースは、 GTC 期間中、日本語で実施されます。
コンピューター ビジョンと自然言語処理に関する初級ハンズオン トレーニングです。Jupyter Notebook 上で Keras、TensorFlow、Numpy、pandas 等のよく知られたツール、 ライブラリを活用してディープラーニング モデルをトレーニングし、未知のデータを与えてその精度を評価し、性能を高めていく方法を学びます。
このワークショップでは、次の内容に取り組みます。
- 手書き文字 (MNIST) およびアメリカ手話 (ASL) データセットを使い、シンプルなニューラル ネットワークをトレーニングする
- 畳み込みニューラル ネットワークを導入し、その効果を検証する
- データ拡張によってデータセットを強化し、モデルの精度を向上させる
- ImageNet データセットによるトレーニング済みモデルをベースに、転移学習を使用して、少ないデータと演算量で目的に合ったモデルを作成する
- 時系列データを扱う LSTM モデルを新聞の見出しデータセットでトレーニングし、新しい見出しを生成する
ワークショップを完了すると、画像分類やテキスト生成といった基本的なディープラーニング アプリケーションを作成できるようになります。ニューラルネットワークあるいはディープラーニングに関する事前知識は不要ですが、Python の簡単なコードを読み書きできる必要があります。