＊＊　本イベントはハンズオン形式で進行します　＊＊

Preferred Networks社が開発した日本製の深層学習フレームワーク「Chainer」を用いた画像分類を、実際に同フレームワークを操作しながら習得いただきます。

• もっとも簡単な深層学習の利用法として、訓練済モデルを用いた任意画像を分類を行います。
• 手書き数字文字データセットMNISTを用いて、新たなニューラルネットワークを訓練していただきます。

本ハンズオンは深層学習フレームワークの利用例に主眼をおいたものであり、機械学習のアルゴリズムなどに関する詳細な説明は行いません。予めご了承ください。

対象者

• Chainer を利用してみたい方
• 機械学習や深層学習に興味があり、具体的な取り組みをはじめたい方
• 各種アプリ（スマートフォン、Web）へ機械学習・深層学習の組み込みを検討したい方

必要スキル

• Python（もしくはそれに相当する）言語によるプログラミング経験
• Linux環境の操作知識（テキストファイルの編集、シェル操作）

参加費用

無料

タイムスケジュール

アジェンダ

※当日のハンズオン進捗等を考慮の上、変更する場合があります

1. 本ハンズオンについて
2. はじめての Chainer: 深層学習による画像の分類
   　　　VGG16について
   　　　訓練済みモデルを利用した画像分類
   　　　出力結果の利用方法
3. ニューラルネットワークによる画像分類： 訓練・利用の基礎
   　　　MNISTデータセットとは？
   　　　MNISTデータセットの内容を確認する
   　　　使用するネットワーク構造の定義
   　　　ニューラルネットワークを訓練する
   　　　訓練済みニューラルネットワークによる予測
4. まとめ

予定環境（予定）

• Python 3.x
• Chainer 2.0
• Jupyter Notebook ※さくらインターネットより実習環境を提供いたします

講師

さくらインターネット株式会社　高火力コンピューティングチーム　長谷川

持ちもの

• ノートパソコン（Webブラウザ、SSH、VNCクライアントなどが利用できるもの） さくらのクラウド上の「実習環境」へ接続するために使用します
• 御名刺 1枚

その他

当社のFacebookページやTwitterでのツイート、また、参加者のブログなどに顔等が写りこんで
しまう可能性があります。あらかじめご了承ください。

さくらインターネットでは、取得した個人情報を弊社が定める「個人情報の取扱いについて」 に
従って適正に管理します。

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運営担当

さくらインターネット株式会社 村上 友美