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)
