データサイエンススクール 52

京都大学 国際高等教育院 附属データ科学イノベーション教育研究センター

データサイエンススクール 52

Pythonによるディープラーニング中級

スケジュール

会場:Zoomを用いてオンラインで開催

2020年12月19日(土)
13:00 ~ 17:00Pythonによるディープラーニング中級
講師:速川 徹(アクロクエストテクノロジー株式会社 テクニカルコンサルタント)
サポート:阪本 雄一郎(アクロクエストテクノロジー株式会社 テクニカルコンサルタント)
サポート:山本 章博(CIREDS)
サポート:林 和則(CIREDS)
サポート:木村 真之(CIREDS)

セミナー内容

Pythonによるディープラーニング中級

本セミナーでは、プログラミング言語Pythonを用いて、CNNプログラムの作成をハンズオン形式で行います。

機械学習プログラムを作成したことがある方を対象に、セマンティックセグメンテーションを用いた画像分析を体験していただきます。

実施内容

・セマンティックセグメンテーションとは

・ツール紹介

・データ準備/加工

・画像判定

・精度向上

講師情報

速川 徹

所属:アクロクエストテクノロジー株式会社 テクニカルコンサルタント

受講要件

京都大学に所属する学生・教職員で,Pythonの基本文法を既修得で,以下の事前準備を行える方。

事前準備

当日までに次の準備をしておいてください。

 

1.Googleアカウントの用意

本演習ではGoogle Colaboratoryを利用します。

利用できるアカウントが用意できない場合は参加をお断りする場合があります。ご了承ください。

参考:https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1812/10/news145.html

 

2.前提知識の確認

ニューラルネットワークによる画像分類の基礎知識を前提としています。

あらかじめ以下を勉強しておいてください。

・下記の単語の意味は?

損失関数、ハイパーパラメータ、活性化関数

・一般的な機械学習において、学習用データと評価用データを別にする目的は?

・ニューラルネットワークにおける誤差逆伝播法(Back Propergation)の仕組みは?

 

3.ラベリングツール (labelme) のインストール

当日、参加者の皆さんにラベリングを体験してもらうことになります。

事前準備では、以下をお願いします。

1) ラベリングツールのインストール

2) 立ち上げの確認

手順はこちらを参照してください。

https://github.com/wkentaro/labelme

 

4.「Colaboratory へようこそ」というnotebookを読む

基本的な操作に慣れておくために、下記URLのnotebookを読んでおいてください。

Colaboratoryサービスの特徴や、基本的な使い方が書いてあります。

https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja

その他の連絡事項

当日は可能な限りカメラのONをお願いします。

演習時、参加者の皆さんの進み具合や困っている状況を把握し、サポートや進行の調整を行います。当日の進行をスムーズにするためにも、ご協力をお願いします。

受講お申込み

こちらのDoorkeeperのページよりお申し込みください。

同時期に開催される他のスクールの情報は以下のページを御覧ください。


データサイエンススクール2020 -Winter-

過去のスクールに関しては、こちらを御覧ください。

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