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2016/06/25(土) 14:00 開催
大阪府 大阪

第8回 大阪大学人工知能研究会「Deep Learningチュートリアル~Convolutional Neural Network / 確率モデル~」

基本情報

日 時: 2016/06/25(土) 14:00 〜 16:00
会 場: 大阪イノベーションハブ
住 所: 〒530-0011 大阪市北区大深町3番1号 グランフロント大阪 ナレッジキャピタルタワーC 7階

イベント内容

通算200名が参加した Deep Learning チュートリアル,待望の続編を開催いたします!
数学的なバックグラウンドから CNN の実装まで,幅広く学べる講演会となります.ぜひご参加ください.


Deep Learningチュートリアル~Convolutional Neural Network / 確率モデル~

機械学習・データマイニング勉強会@大阪,大阪イノベーションハブ共催

Deep Learning が自動運転や医療画像診断などに応用され、私たちの生活に少しずつ浸透し始めています。これらには Convolutional Neural Network(CNN) と呼ばれる技術が広く利用されており、皆様の中にも今後の研究や開発に活用したいと思われている方が多いのではないでしょうか。

本セミナーの前半では、画像認識に応用されている CNN の原理や設計方法について講義いたします。また、実際の学習様子や結果を踏まえた上での実践的なアドバイスを行います。後半では、ニューラルネットワークと確率モデルがどのように関連しているのかについて講義をいたします。

ニューラルネットワークは、「正しく使うために中身を理解する」事が重要です。本セミナーを通して、Deep Learning に対する理解と興味を深めていきましょう。

講師

大阪大学人工知能研究会
 浅谷学嗣(大阪大学大学院 基礎工学研究科 機能創成専攻 三宅研究室)
 宮崎祐太(大阪大学 産業科学研究所 複合知能メディア研究分野 八木研究室)
 大東寛典(大阪大学大学院 基礎工学研究科 機能創成専攻 三宅研究室)

タイムテーブル

時刻 内容
13:30 受付開始
14:00 CNN のアルゴリズムと応用例(宮崎):CNN が行っている基本的なことについて説明した後,物体検出や領域検出などの応用例を少しだけご紹介します。
14:30 質疑応答
14:40 CNN 実装(大東):DeepLearning ライブラリ TensorFlow を使用して実際に CNN を動かすデモを行います。同じデータセットを使ってDNNと比較したり、CNNのパラメータを変更させて、CNNの性能を評価します。
15:10 質疑応答
15:20 確率モデルとニューラルネットワーク(浅谷):ボルツマンマシンやマルコフモデルなど、ニューラルネットワークに関連する確率モデルを概説します。
15:50 質疑応答
16:00 解散
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