DEEP LEARNING LAB by connpass


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1/20 (月)

Ad7ae15e8ac333ea29df5d2a377b2094 DEEP LEARNING LAB
Ignite 2019 の AI 関連アップデートを含む MS の機械学習サービスをがっつり学ぶ
概要 開発者向けカンファレンス Ignite 2019 が米国時間11月4〜8日に開催されます。また、日本では1月23, 24日に Ignite the Tour Osaka が開催予定です。今回は、Ignite 2019で発表されたAI関連のアップデートを含んだ機械学習系のソリューションを紹介します。 参考情報 Microsoft Ignite 2019 https://www.microsoft.com/en-us/ignite Microsoft Ignite the Tour Osaka 2019 https://www.microsoft.com/ja-jp/ignite-the-tour/osaka 参加対象者 機械学習・深層学習に取り組みたいエンジニアの皆さま Microsoft 機械学習系ソリューションに興味があったり触りたい人 Microsoft の機械学習系のエンジニアに色々聞きたい人 タイムテーブル 時間 セッションテーマ 登壇者 12:00 受付・開場 13:00 開演 13:00 - 13:10 オープニング 樋口拓人Azure プロダクトマーケティング/DLL 東京 リード 13:10 - 14:10 Azure Machine Learning - ML/DL 全般 - Azure Machine Learning は、データ準備からモデルのデプロイ・運用管理までの全ての分析プロセスをカバーする機械学習プラットフォームです。自動機械学習 AutoML (Python/GUI)、GUIモデリング Designer、モデル運用管理 MLOps など、特徴的な機能をデモを交えながらご紹介致します。 女部田 啓太クラウド ソリューション アーキテクト 14:10 - 14:20 休憩 14:20 - 15:10 Azure Cognitive Services - AI App - Azure Cognitive Services は "Ready-to-use" の AI モデルを Web API で利用できるサービスです。 Azure Cognitive Services 概要 および Ignite 2019 で発表された最新情報、および AI を活用した Azure のサービス群を含め、事例を交えてご紹介いたします。https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/ 大森 彩子テクニカル エバンジェリスト 15:10 - 15:20 休憩 15:20 - 16:10 Azure Big Data Services を俯瞰的に眺める Full Manage の Spark Cluster である Azure Databricks 以外にも実際の現場では多様なデータベースを扱います。ここでは、Ignite で発表のあった Azure Synapse Analytics を中心に、Hyper scall (Citus), Cosmos DB 関連など、データにまつわる 最新情報をご紹介します。 中里 浩之クラウド ソリューション アーキテクト大髙 領介クラウドソリューションアーキテクト 16:10 - 16:20 休憩 16:20 - 17:10 Spark Analytics - スケーラブルな分散並列処理 - Delta, MLFlow, Spark 3.0, Azure の周辺サービス対応など、Azure Databricks を中心に、Apache Spark に関するトピックを最新の Update も含めて紹介します。 松崎 剛 パートナー クラウドソリューションアーキテクト 17:10 - 17:20 クロージング と 今後の展開のご紹介 金井恭秀DLL 名古屋支部 リード 17:20 - 18:00 講演者交えた懇談会 ※参加費は飲み物代・懇親会費に充てさせていただきます。 ※セッション内容は予告なく変更される場合がございます。予めご了承ください。 Deep Learning Lab とは Deep Learning Labとは、Azure クラウドを提供するMicrosoft と 各種 Deep Learning ソリューションを提供するパートナー企業様による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。 詳しくはこちらをご参照ください。 https://www.slideshare.net/hironojumpei/deep-learning-lab-ai-expo ※本イベントで収集された個人情報の取り扱いについて 日本マイクロソフト株式会社の個人情報保護方針に準拠して取り扱います。 https://www.microsoft.com/ja-jp/mscorp/privacy/default.aspx

8/6 (火)

55651c61f6cae09eb5fb2f6adc812381 DEEP LEARNING LAB
Deep Learning Lab(DLLAB)について Deep Learning Labとは、Chainerを提供するPreferred Networksと、Azureクラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。 コミュニティご紹介資料はこちらです。 株式会社アイデミーについて ・「AIを始めとする先端技術と産業領域の融合に取り組む人と組織を支援する」をミッションとする東大発ベンチャー。 主力サービス「Aidemy」は、ユーザー数3.5万人以上、演習回数は200万回以上の日本最大級のAI研修サービス。 教育・研修を切り口に、要件定義・試作品(PoC)の開発支援など、AIプロジェクト成功に必要なソリューションをワンパッケージで提供、AIに強い組織づくりを支援。 ・代表の書籍『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』は松尾豊教授が推薦し、ディープラーニング協会のG検定合格者がおすすめする書籍で「第2位」にランクイン。 ・三菱重工、ダイキン工業、旭化成、三井住友銀行など50社以上の法人導入実績あり。日本マイクロソフト、電通などの講師講座も好評。 コンテンツ 「AIを使って新規事業の立案」を任命されたものの、どんな課題を解決するのか検討がつかない。 そんな方を対象に、今回は「機械学習で解くべき課題の特定」というテーマで、 「PoCに進む前段階」で受けて欲しいアイディア創造ワークショップを行います。 このワークショップは、大手製造業の方を対象に受講して頂いている「Aidemy BizDev Intensive Plan」の短縮版です。 今回は、「製造業」の業務課題に即したサンプルの事例をシェアしながら、ワークショップを進めていきますので、そのため、製造業で現場の課題に触れている方に特におすすめです。 リテール・金融などの現場で、AI/MLを使ったビジネス創造に関わる方も受講いただけます。 このワークショップでは、Aidemyのフレームワーク「ML Business Canvas」を用いながら、課題の掘り下げ、「機械学習で解いたほうが良い課題」なのか、もしくは「本当に機械学習で解けそうな課題」なのか考えます。 これからPoC(試作品)に取り組もうと思っている方、実運用を前提にした機械学習ビジネスを立案したい方、いろいろなソリューションベンダーさんから提案をもらっている事業会社の担当者に特におすすめの講座です。 対象者 製造業の事業部にお勤めの方 リテール・金融などで事業課題に接する方 ※今回は業務課題のブレインストーミングするワークショップを行います。 そのため、ソリューションベンダーさんは参加をご遠慮ください。 タイムライン(3時間) ワークショップの概要紹介(10分) 機械学習における投資対効果ワークショップ(55分) 機械学習で解くべき課題の特定ワークショップ(30分) 機械学習の実運用の想定ワークショップ(30分) 機械学習プロジェクトを支えるMicrosoft AI 関連サービスと製造業事例のご紹介(30分) Aidemyの紹介(10分) 終了・質疑応答(5分) 途中休憩(10分)がございます。 参加特典 Aidemy 商用版 2週間無償利用クーポンを差し上げます。 ※本イベントで収集された個人情報の取り扱いについて 株式会社アイデミーの[個人情報保護方針 https://aidemy.net/privacy-policy]に従って取り扱います

2/26 (火)

55651c61f6cae09eb5fb2f6adc812381 DEEP LEARNING LAB
全国6都市ハンズオンツアー行います!
Deep Learning Labとは? Deep Learning Labとは、Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。 コミュニティご紹介資料はこちらです。 https://1drv.ms/b/s!ApdnOiBtVi9VlNoNnkNLWr9Oe89wAw 3度目の全国ツアー 6都市に増強して開始 Deep Learning Labは2019年も機械学習エンジニアの育成に取り組みます。機械学習の実用化を推進するために、学習部分だけでなく推論部分の重要性も上がってきており、その流れがAIとIoTの出会いにつながっております。その両者の技術を学べるようなハンズオンを全国で開催します。 Track1 ノンコーディングでできるAIアプリ開発 AIアプリ開発といえばエンジニアの仕事そう割り切っていた時代ももう終わりに近づいています。今回は非エンジニア・文系の方にも安心して参加することのできるテーマとなっています。AIの概念について学ぶイベントなどは数多くあります。しかし、概要は把握しても実際に手を動かしてみなければ理解は浅くなってしまうという問題点があります。 そこでハンズオン内ではAI(ディープラーニング)の開発のフローといった基礎的な概念の理解から実際にAIアプリの開発、デプロイ(Web上に公開)までを一気通貫して行い、AIに対する理解をより深いものにすることを目的としています。ハンズオンの終了時には顔認証アプリと画像認識を活用しての顧客情報収集アプリ(画像内の複数の顧客の年齢・性別の集計し、表示するアプリ)の2つのアプリケーションの作成を行い、更に完成したプロトタイプ(試作品)プロダクトをお持ち帰り頂けます。 学ぶことが出来ること ディープラーニングの基礎から実装までの流れを理解することができます。 ノンコーディングでアプリ開発を行うことができるようになります。 Microsoft Cognitive Servicesへの理解が深まり、様々な領域でAI活用を行うことができます。 こんな方が対象です AIについて理解が概念にとどまり、自身で一度AIシステムを作成して理解を深めたい方 Microsoft Coginitiveサービスについて理解したい、活用方法を知りたい方 文系出身・ビジネスサイドでAI、ディープラーニングについて未経験でAIがどのようなものか理解したい方 参加するために必要なスキルと推奨の事前予習 Azure Portalへの登録(ハンズオンで使用するためクレジットカード登録までお願いします。) ※必須 Azure Portal:https://azure.microsoft.com/ja-jp/features/azure-portal/ 事前予習などは特に必要ありません 事前にAI、ディープラーニングの理解を深めたい方は下記から申し込み動画をご確認ください 事前予習動画(補足):https://short-term.kikagaku.co.jp/udemy-coupon-form20181101/?utm_source=newsletter 持ち物 PC お名刺 Track1 タイムスケジュール 時間 概要 詳細 12:30 - 13:00 開場 13:00 - 13:40 ディープラーニングの基礎 ・ディープラーニングの概要・ディープラーニングの開発のフロー・これからのAI事情と必要となる人材 13:40 - 14:10 Microsoft Cognitive Services ・Microsoft Cognitive Servicesの概要・Microsoft Cognitive Servicesのデモ体験 14:10 - 14:20 休憩 14:30 - 14:45 Microsoft PowerApps ・Microsoft PowerAppsの概要 14:45 - 16:00 AIアプリ作成ハンズオン1 ・顔認証アプリ - Face API(顔認証) - PowerApps 16:00 - 16:15 休憩 16:15 - 17:30 AIアプリ作成ハンズオン2 ・顧客情報収集アプリ - Face API(性別・年齢判別) - PowerApps 17:45 - 19:00 懇親会 ※ 会費1000円はイベント運営費用、懇親会代に充てさせていただきます。また、代金の徴収はイベント運営を行う株式会社中外が代行します。 Track2 Azure Machine Learning で体験する機械学習ハンズオン Azure Machine Learning service/AML とは、機械学習モデルのトレーニング、デプロイ、自動化、管理を行うためのクラウド サービスです。今回はAMLを活用して効率的に機械学習アルゴリズムを学習させるハンズオンを行います 学ぶことが出来ること AML を使ってできることの全体像 AML を活用した学習環境のセットアップ、ハイパーパラメーターチューニングの方法 こんな方が対象です 機械学習の知識をお持ちで、Python による機械学習プログラミングの経験のある方 機械学習アルゴリズム開発をより効率化したい方 Microsoft が機械学習エンジニア向けに行っているサービスを知りたい方 参加するために必要なスキルと推奨の事前予習 Azure Portalへの登録(ハンズオンで使用するためクレジットカード登録までお願いします。) ※必須 Azure Portal:https://azure.microsoft.com/ja-jp/features/azure-portal/ Azure Notebook(ログインが可能か確認してください) 事前にAI、ディープラーニングの理解を深めたい方は下記から申し込み動画をご確認ください 事前予習動画(補足):https://short-term.kikagaku.co.jp/udemy-coupon-form20181101/?utm_source=newsletter 持ち物 PC お名刺 タイムスケジュール 時間 概要 詳細 12:30 - 13:00 開場 13:00 - 14:30 Azure Machine Learning ・Azure Machine Learningの主要機能紹介(モデルの構築、トレーニング、クラウド/エッジへのデプロイ)・Azure Machine Learning トレーニングでできること・Azure Machine Learning 推論モデルのデプロイでできること 14:30 - 14:45 休憩 14:45 - 16:15 ハンズオン1 ・機械学習のモデルの構築とトレーニング・実験メトリックの記録、モデルのバージョン管理 16:15 - 16:30 休憩 16:30 - 17:30 ハンズオン2 ・ハイパーパラメータの自動チューニング 17:45 - 19:00 懇親会 ※ 会費1000円はイベント運営費用、懇親会代に充てさせていただきます。また、代金の徴収はイベント運営を行う株式会社中外が代行します。 本イベントで収集された個人情報の取り扱いについて 日本マイクロソフト株式会社の個人情報保護方針に従って取り扱います。 https://www.microsoft.com/ja-jp/mscorp/privacy/default.aspx

2/25 (月)

55651c61f6cae09eb5fb2f6adc812381 DEEP LEARNING LAB
全国6都市ハンズオンツアー行います!
Deep Learning Labとは? Deep Learning Labとは、Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。 コミュニティご紹介資料はこちらです。 https://1drv.ms/b/s!ApdnOiBtVi9VlNoNnkNLWr9Oe89wAw 3 度目の全国ツアー 6 都市に増強して開始 Deep Learning Lab は 2019 年も機械学習エンジニアの育成に取り組みます。機械学習の実用化を推進するために、学習部分だけでなく推論部分の重要性も上がってきており、その流れが AI と IoT の出会いにつながっております。その両者の技術を学べるようなハンズオンを全国で開催します。 エヌビディア + Deep Learning Lab = Jetson + Azure ハンズオン エヌビディアは NVIDIA Deep Learning Institute ハンズオントレーニングを Deep Learning Lab と共同で開催するなど、これまでも連携してきました。 今回のハンズオンセミナーでは Microsoft Azure GPU VMを使用してネットワークをトレーニングし、その学習済みモデルを NVIDIA Jetson TX2 に実装して、入力画像を判別させる推論を行います。ディープラーニングの一連のプロセスをハンズオンで体験することにより、エッジにおけるAI実装のための基本的な流れを習得することができます。 学ぶことが出来ること Jetson TX2 開発キットを使った基本的な開発方法。 NVIDIA GPU Cloud on Azure GPU VMの基本操作。 学習モデルの生成から推論までの一連の流れ。 こんな方が対象です AI や IoT に興味をお持ちの方。 NVIDIA Jetson と Microsoft Azure を連携させてみたい!方。 参加するために必要なスキル Linux マシンに ssh 接続して ls や cp 等の基本的なコマンドを実行することに抵抗がない程度のスキル 当日持参をお願いするもの Wi-Fi に接続できるPC 本ハンズオンでは、全ての作業を Jetson TX2 上で行うことが (理論的には) 可能です。ただし、会場で提供する Jetson 用のモニタは 7 インチの小さなもので、広々と快適な画面とは言えません。そのため、各自の PC から Jetson に SSH あるいは VNC で接続し、PC の大きな画面で Jetson を操作します。 OS の種類やバージョンに厳密な制約はありませんが、Windows 7 以降、あるいは OS X 10.10 以降が稼働する製品を推奨します。 PC へのインストールを推奨するソフトウェア Google Chrome (NVIDIA DIGITS の推奨ブラウザ) VNC Viewer (Jetson TX2 の画面を転送するため) SSH 接続用ソフトウェア SSH 接続は、 Jetson TX2 及び Microsoft Azure 上の VM へのログインに使用します。 Mac や Windows 10 の標準 ssh コマンドの他、Tera Term や MobaXterm等、接続できれば何でもかまいません。ご参考までに、講師は Windows 10 上で MobaXterm を使います。 Jetson TX2 を持ち込まれる方 Jetpack はバージョン3.3をインストールしてください。 Jetson を会場の Wi-Fi に接続する必要があります。開発者キット付属の Wi-Fi アンテナを忘れずにご持参ください。 Microsoft Azure アカウント Microsoft Azure 有償版アカウントが必要となります。Azure アカウントをお持ちでない方は、必ず事前に取得してください。すでに Azure を利用中であれば、既存のアカウントも利用可能です。 ※重要※ また、本ハンズオンは無料アカウントでは受講出来ません。無料アカウントは必ず有償版へのアップグレードを行ってください。無料アカウントでは今回使用する GPU 搭載 VM のコア数上限が 0 になっており変更もできないため、GPU 搭載 VM を作成できません。 なお、無料アカウントには「サインアップから最初の 30 日の間に使用できる ¥22,500 のクレジット」が付与されますが、これはアップグレード後も有効です。つまり、無料アカウントを作成してすぐに有償版へアップグレードしても、クレジットが無駄になることはありません。今回のハンズオンでは、Azure の East US リージョンで NC6 インスタンスを使用しますが、この使用料金は ¥100/hour 程度で、無料アカウントのクレジットが残っている場合はそこから消費されます。 有償版へのアップグレードにはまれに数日かかることがあるという報告があります。ハンズオン当日までの期間に余裕を持ってアップグレードし、念のためアップグレードがされたかログインしてご確認を済ませておいてください。 確認方法としては、Azure ポータルの Cloud Shell から下記のコマンドを実行してください。 az vm list-usage -l eastus -o table | grep "Standard N" 下記のように、「Standard NC Family vCPUs」の最後の列が 6 以上の数字になっていれば、GPU 仮想マシンを作成できます。 Standard NC Family vCPUs 0 12 万一うまくいかない場合はご自身で個別に Microsoft サポートにコンタクトして問題解決してください。 (Azureアカウントについてはご自身の管理下で手続きをお願い致します) その他必要なもの 購入枠のかたはクレジットカード (株式会社マクニカ様に来て頂き販売します。購入手続きのため13:30にお越しください)。 会場の設備 インターネットに接続可能な Wi-Fi Jetson 用のモニタ (7 インチ)、キーボード、マウス、USBハブ (4 ポート) Jetson 及び持ち込み PC 用の電源コンセント タイムスケジュール 時間 概要 詳細 13:00 - 開場 13:00 - 14:00 入場・準備 この時間を使って準備が出来ているか確認しましょう。準備がまだのかたは、必要な準備を開始前に必ず完了しましょう。 14:00 - 17:00 本編 本日の流れのご説明(10分間)NVIDIA GPU Cloud on Azure GPU VM & Jetson リアルタイム画像認識ハンズオン【概要】Microsoft Azure の GPU VM (仮想マシン) でニューラルネットワークをトレーニングし、できあがった推論モデルを使って Jetson TX2 のカメラでリアルタイムに画像認識するまでの一連の流れをハンズオン形式で実習します。※ハンズオンの性質上、多少時間をオーバーしてしまう可能性もあります。ご了承ください。    (途中で適宜休憩を挟みます) 17:00 - 18:00 懇親会 ささやかな懇親会を行います。ビールと簡単なおつまみを提供します。講師や他の参加者と技術交流しましょう! 18:00 - 終了 ゴミの分別と後片付けにご協力ください。 ※ 会費1000円はイベント運営費用、懇親会代に充てさせていただきます。また、代金の徴収はイベント運営を行う株式会社中外が代行します。 本イベントで収集された個人情報の取り扱いについて 日本マイクロソフト株式会社とエヌビディア合同会社の個人情報保護方針に従って取り扱います。 https://www.microsoft.com/ja-jp/mscorp/privacy/default.aspx https://www.nvidia.com/ja-jp/about-nvidia/privacy-policy/

3/12 (月)

55651c61f6cae09eb5fb2f6adc812381 DEEP LEARNING LAB
『DLLAB Academy: Chainerで学ぶディープラーニング入門』 深層学習の実社会での応用を推進するDLLABですが、日本全国で不足する深層学習エンジニアを育成するため、2017年7月からキカガク・PFN・Microsoftで3日間の深層学習ハンズオンを実施してまいりました。ここまで実践的な講座は中々ない、今まで受けた機械学習の講座の中で一番良かった!等々満足度100%のイベントになっております。 https://www.kikagaku.co.jp/services/dnn-seminar/ 経済産業省による第1回「第四次産業革命スキル習得講座」認定も受け、今後、2018年4月より東京・名古屋・大阪・福岡・札幌の全国5都市展開をしてまいります。講座自体は3日間20万円になっておりますので、たくさんの方に本セミナーを知ってもらうために、3時間でお試しいただけるプチセミナーを開催します。ハンズオンセミナーへの参加をご検討いただいている方は、ぜひこちらへご参加お待ちしております。 http://www.meti.go.jp/press/2017/01/20180110001/20180110001.html 参加対象者 データサイエンス及び機械学習に興味のある方 情報システム部門 企画部門 設計・製造部門 研究開発部門 データ活用部門・事業部門 セールス/マーケティング部門 品質管理やリスク管理部門 サービスプロバイダー/ITベンダー等 名古屋の皆さまのご協力を得て実施しております。 協賛:株式会社トレノケート イベント詳細(9時-12時、14時-17時の二部制になっています) トピック 時間 内容 イントロダクション 10分 企業紹介・セミナー紹介 ディープラーニング概論 50分 ・導入事例の紹介・人工知能・機械学習・ディープラーニングの違い・学習と推論・内挿と外挿・必要なスキルセット ディープラーニングの数学 60分 ・モデルとは?・計算の流れ・学習の流れ(順伝播と逆伝播) ディープラーニングの実装 60分 ・Python速習・Chainerによる実装(例題:データから美味しいワインを見つけよう) 持ち物 無線LANの使用できるPC ノート(5ページ程書けるもの) 筆記用具 お名刺(2枚) PCの環境構築 Windowsの方:【決定版】WindowsでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 Macの方:【決定版】MacでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 予習内容 必須ではありませんが、短い時間でのセミナーを効率良くご受講いただくために、下記の予習資料で勉強されることをおすすめします。 推薦資料 機械学習のためのPython入門(無料) 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 -(1,200円) 数学 xの微分はいくら? xの2乗の微分はいくら? 合成関数の微分:(3x-4)の2乗の微分はいくら? Python 変数(リスト タプル 辞書) if文 for文 関数 クラス 運営団体 Deep Learning Labとは、Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。

12/1 (金)

55651c61f6cae09eb5fb2f6adc812381 DEEP LEARNING LAB
概要 Deep Learning Labとは、Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。トヨタ自動車より約105億円の追加投資を受けたPreferred Networks の丸山先生のご講演、実際のChainer/Azureを使った製造業のお客様の深層学習取り組み紹介、主に製造業向けの深層学習・AIソリューションご紹介、マイクロソフトのオファリングのご紹介、といったアジェンダを予定しております。 日時:12/1 (金) 9:30‐12:20 場所:JPタワー名古屋 ホール&カンファレンス 愛知県名古屋市中村区名駅1-1-1 KITTE 名古屋3F 参加対象者 深層学習・AI 活用を検討されているユーザー企業の皆様 (今回は製造業向けがメインでございますが、ソリューションにご興味あればどなたでもご参加ください) 参加することで得られるもの ●深層学習が製造業にもたらす影響、最先端の事例 ●実際に使えるAIソリューション、その費用感、効果 ●各社からのオファリング、社内エンジニア教育プログラム タイムテーブル 時間 セッションテーマ 登壇者 9:00 受付・開場 9:30 開演 9:30-9:40 オープニング 日本マイクロソフト株式会社 9:40-10:10 実用化が進む深層学習の今 - 深層学習はインダストリアル IoT に何をもたらすのか?- 株式会社Preferred Networks 最高戦略責任者 丸山 宏 10:10-10:40 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 深層学習利活用のご紹介 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社倉又 淳 齋藤 進 10:40-11:00 満足度100% ディープラーニングハンズオンで始める AI 人材育成 株式会社キカガク 代表取締役社長 吉崎 亮介 11:00-11:10 休憩 11:10-11:30 深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例 株式会社Ridge-i 代表取締役社長 柳原 尚史 11:30-11:50 ドキュメント自動入力AIプラットフォーム ディープシグマDPAについて 株式会社シグマクシス AI & アナリティックス マネージャー新井克人 11:50-12:10 人工知能による生産性向上の事例ご紹介 株式会社ALBERT 執行役員 データ分析部 部長 シニアアナリスト 安達 章浩 12:10-12:30 Microsoft の AI ソリューションアップデート&オファリングのご紹介 日本マイクロソフト株式会社 事業開発 マネージャー(深層学習) 廣野 淳平

10/2 (月)

55651c61f6cae09eb5fb2f6adc812381 DEEP LEARNING LAB
概要 Deep Learning Labとは、Chainer/DIMoを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。東京ですでに2度コミュニティイベントが開催されておりますが、満席御礼、満足度100%の、AIや深層学習に興味がある方に最適のイベントになっております。 そのコミュニティイベントをMicrosoftのJapan Partner Conferenceに合わせて全国展開します。また、過去、東京・名古屋で大人気を博しているNVIDIA Deep Learning Institutesも同時開催します。自動運転、ロボットアーム制御などで世界最高峰の技術を誇るPreferred Networks、AIに最適なクラウドサービスを提供するMicrosoft、AIコンピューティングに欠かせないGPU/ライブラリサービスを提供するNVIDIA、また、Deep Learning Labのコミッティ企業であるUEI、SCSKの力を結集したこのイベントに是非ご参加ください。 参加対象者 Deep Learning Lab トラック ユーザー企業:経営層、経営企画、事業開発、情報システム企画、総務、人事、マーケティング、その他データ活用・AI活用を検討されている事業部門の方 パートナー企業:経営コンサルティング企業、人工知能コア技術開発企業、システムインテグレータ、アプリケーションベンダー、その他データ活用・AI活用によるソリューション提供を検討されている方 アカデミック(大学・研究機関)、官公庁、地方自治体の方 NVIDIA DLI トラック 深層学習にハンズオン形式で触れてみたいエンジニアの方 翌日はMicrosoft Japan Partner Conference開催 下記よりお申し込みください。(無料) https://www.microsoft.com/ja-jp/partner/inspire/2017/nagoya.aspx イベント詳細情報 *日時:10/2 (月)の12:00-18:30 *場所:ミッドランドホール 名古屋市中村区名駅四丁目7番1号 (オフィスタワー5F) *その他:懇親会では、お飲み物と軽食をご用意しております。 Deep learning Lab Session 時間 Deep learning Lab Session 登壇者 12:00 開場 13:00 開演 13:00-14:00 Preferred Networks 深層学習最新事例DIMo による映像解析、異常検知PFN x MS アライアンスアップデート 株式会社Preferred Networks ビジネス開発担当 渡部創史 14:00-15:00 AI導入ケースとビジネスインパクト・DLL分科会のススメ SCSK株式会社 AIビジネス推進室副室長 帯津勉 15:00-15:30 休憩 15:30-16:30 Microsoft ではじめる AIDLラボ パートナープログラムのご紹介 日本マイクロソフト株式会社 事業開発 マネージャー(深層学習) 廣野淳平 16:30-17:30 実用としての深層学習 ~深層学習の利用事例と展望~ DEEPStation for Microsoft Azure で始める深層学習 株式会社UEI 代表取締役社長兼CEO清水亮 17:30-18:30 懇親会 NVIDIA DLI Session (ハンズオン ) このイベントに申し込む:http://eventregist.com/e/DLI_DLL_nagoya_2017 時間 NVIDIA DLI Session 12:00 開場 12:30-14:00 ハンズオン #1: Chainer による画像分類エヌビディア合同会社ディープラーニング ソリューション アーキテクト兼 CUDA エンジニア村上 真奈Chainer はディープラーニングのフレームワークの 1 つで、柔軟かつ直感的にネットワークを記述できる事を特徴としています。GPU にも対応しており、高速な学習が可能です。このハンズオンでは、Chainer で利用されている NumPy 互換インターフェース GPU 用数値演算ライブラリ CuPy の使い方や、Chainerの基本概念および使い方、さらにディープラーニングの基礎について、画像分類を例に学んでいただきます。Chainer + Python でディープラーニングを体験しましょう。 14:00-14:15 休憩 14:15-15:45 ハンズオン #2: Chainer による医用画像セグメンテーション株式会社Preferred Networksリサーチャー齋藤 俊太医用画像診断には、異常細胞や血管に対応するピクセルを診断画像から分離して、特定器官を抽出する事が大変重要です。本ハンズオンでは、心臓画像データセットと Chainer を用いて画像セグメンテーション(画像のピクセルがどのカテゴリーに所属するか分類する問題)用ニューラルネットワークの学習および評価方法について学びます。Chainer のコンピュータビジョンモジュールである ChainerCV の使い方についても紹介します。なお、本ハンズオンは、Chainer の使い方およびディープラーニングの基本知識がある事を前提としています。ハンズオン #1 と合わせての受講を推奨します。 15:45-16:00 休憩 16:00-17:30 ハンズオン #3: Chainer による深層強化学習エヌビディア合同会社ディープラーニング ソリューション アーキテクト山崎 和博台車の上の棒が倒れないよう台車を制御する CartPole 問題は、強化学習における古典的な問題の一つです。本ハンズオンでは、この問題を例に、 Chainer の強化学習モジュール ChainerRL と強化学習の開発・評価のためのプラットフォーム OpenAI Gym を用いて、強化学習の基本概念とディープラーニングの果たす役割について学びます。深層強化学習に興味がある方は是非ご参加下さい。 17:30-18:30 懇親会 Deep Learning Lab講師紹介 清水 亮 株式会社UEI 代表取締役兼CEO 東京大学 先端科学技術研究センター 身体情報学 客員研究員 略歴 大学在学中に米Microsoft Corp. で働くため中退 98年 (株)ドワンゴに参画 モバイル事業を立ち上げる 03年 独立して人工知能開発を定款とする(株)UEIを設立し、現職 05年 独立行政法人IPAより「天才プログラマー/スーパークリエイター」の称号を得る 16年 ソニー・コンピュータサイエンス研究所と深層学習GUI環境「CSLAIER」を開発 渡部創史 株式会社Preferred Networks ビジネス開発担当 帯津 勉 SCSK株式会社 AIビジネス推進室副室長 略歴 84年 株式会社CSK(現SCSK)入社、産業用ロボット・無人化工場の研究開発に従事。 02年 クレジットカード不正検知、金融業務アウトソーシングのサービスマネージャーを経て、 現在はPreferred Networks社との業務提携、及びディープラーニング導入コンサルティングを推進中。 廣野 淳平 日本マイクロソフト株式会社 深層学習 ビジネス開発マネージャー Deep Learning Lab コミュニティマネージャー 略歴 AI の果実をありとあらゆる人に届けるべく、Microsoft Azure のクラウドプラットフォームを活用した深層学習ビジネスを推進。業界全体にも貢献すべく、教育プログラムや、Deep Learning Lab コミュニティ活動にも従事。