Chainer初心者向けハンズオン＠さくらインターネット大阪本社
＊＊ 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】
13:00 受付開始（開場）
13:30 会場の説明など
13:40 ハンズオン開始
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18:00 ハンズオン終了予定
【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】 ※さくらインターネットより実習環境を提供いたします
・Python 3.x
・Chainer 2.0
・Jupyter Notebook
【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
【お持ちいただくもの】
・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む場合があります。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。
当社の個人情報保護方針について: https://www.sakura.ad.jp/privacy/
運営担当：さくらインターネット株式会社 村上 友美
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました | Preferred ...
https://research.preferred.jp/2015/06/deep-learning-chainer/
2015/06/09 - Chainer Documentation. Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+）; あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に ...
オープンソースのAI・人工知能／Chainerとは - OSS NEWS
https://www.ossnews.jp/oss_info/Chainer
2017/05/30 - Chainer(チェイナー)。日本製の深層学習フレームワークです。ニューラルネットワークをPythonで柔軟に記述し、学習させることができます
