世界中の企業が困難な課題の解決に人工知能 (AI) を利用しています。医療従事者は AI を活用して、より正確で迅速な患者の診断を可能にしています。小売企業では、AI を利用して、個別化されたショッピング体験を顧客に提供しています。自動車メーカーでは、AI を利用して、パーソナル ビークル、共有モビリティ、配送サービスの安全性と効率性の向上を図っています。ディープラーニングは多層人工ニューラル ネットワークを使用するパワフルな AI 手法であり、物体検出、音声認識、言語翻訳などの作業で最高の精度を発揮します。ディープラーニングを利用することで、コンピューターは、専門家が作ったソフトウェアでも複雑あるいは精細すぎると考えられているデータからパターンを学習し、認識できます。

このワークショップでは、コンピューター ビジョンと自然言語処理に関するハンズオン トレーニングをディープラーニングに行わせる方法について学習します。ディープラーニング モデルをゼロからトレーニングし、精度の高い結果を実現するためのツールとコツを学びます。また、自由に利用できる最先端の事前トレーニング済みモデルを活用して時間を節約し、ディープラーニング アプリケーションをすぐに運用可能な状態にする方法について学習します。

 

学習目標


このワークショップでは、次のことを行います。
  • ディープラーニング モデルのトレーニングに必要な基礎的手法とツールを知る
  • 一般的なディープラーニング データ タイプとモデル アーキテクチャを使って経験を積む
  • データ拡張によってデータセットを強化してモデルの精度を向上させる
  • モデル間の転移学習を活用し、少ないデータ量と計算量で効率的な結果を実現する
  • 最新のディープラーニング フレームワークにより、自信を持って独自のプロジェクトに挑戦できるようになる

ワークショップ データシートをダウンロードする (PDF 318 KB)

ワークショップの概要

序論
(15 分)
  • インストラクターの紹介。
  • courses.nvidia.com/join でアカウントを作成する
ディープラーニングの仕組み
(120 分)

    ディープ ニューラル ネットワークを正しくトレーニングするための基礎的な仕組みとツールを学習する:

  • 最初のコンピューター ビジョン モデルをトレーニングし、トレーニングの過程を学習する。
  • 畳み込みニューラル ネットワークを導入し、視覚応用における予測精度を向上させる。
  • データ強化を適用してデータセットの質を上げ、モデル生成を改善する。
休憩 (60 分)
トレーニング済みのモデルと回帰ネットワーク
(120 分)

    トレーニング済みのモデルを活用し、ディープラーニングの課題を短時間で解決します。順次データで回帰ニューラル ネットワークをトレーニングする:

  • トレーニング済みの画像分類モデルを統合し、犬用の自動ドアを開発する。
  • 転送学習を活用し、自分の犬だけを入れる犬用ドアを開発する。
  • New York Times の見出しに基づいてテキストを自動入力するようにモデルをトレーニングする
休憩 (15 分)
Final Project: Object Classification
(120 分)

    コンピューター ビジョンを適用し、新鮮な果物と腐った果物を区別するモデルを作成する:

  • 色付き画像を解釈するモデルを作成し、トレーニングする。
  • 小さなデータセットを最大限まで活用するデータ ジェネレーターを構築する。
  • 転移学習と特徴抽出を組み合わせ、トレーニング速度を上げる
  • 高度なニューラル ネットワーク アーキテクチャと、受講生がさらに技能を上達できる最近の研究分野について話し合う。
最終確認
(15 分)
  • 主要な学習事項をおさらいし、質問に答える。
  • 評価を完了し、認定証を取得する。
  • ワークショップ アンケートに回答する。
  • 独自の AI アプリケーション開発環境を設定する方法について学習する。
 

ワークショップの詳細

時間: 8 時間

価格: 公開ワークショップは $500 です、企業向けワークショップについては、お問い合わせください。

参加条件: 関数、ループ、辞書、配列など、Python の基礎的なプログラミング概念を理解していること

前提条件を満たすためのおすすめ資料: Codecademy Python コース

テクノロジ: Tensorflow、Keras、pandas、NumPy

評価の種類: 技能基準のコーディング評価では、ディープラーニング モデルを高い精度にトレーニングする受講生の技能が評価されます。

証明書: 評価が正常に完了すると、NVIDIA DLI 証明書が参加者に贈られます。これは専門分野の能力を証明するものであり、プロフェッショナルとしてのキャリアアップを支援します。

ハードウェア要件: 最新版の Chrome または Firefox を実行できるデスクトップ コンピューターまたはノート PC。参加者は全員、完全に設定が終わっている状態でクラウドに置かれている GPU 対応サーバーに専用アクセスできます。

言語: 英語、中国語 (簡体字)日本語

Upcoming Workshops

お客様の組織が、AI、アクセラレーテッド データ サイエンス、アクセラレーテッド コンピューティングの主要なスキルの向上と開発にご興味をお持ちの場合、NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) にインストラクターによるワークショップをリクエストしていただけます。

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