レポート:越智徹のDeep Learning狂詩曲 第3弾
~古典的分類アルゴリズムと最新実装ライブラリの紹介~

2022年1月28日

主催:技術委員会

技術委員会では、IT・ソフトウェア関連技術の最新動向について調査研究を行い、会員企業をはじめとする皆様に情報発信しています。

本セミナーは、毎回好評の声をいただく、エンジニア向けライブコーディングセミナー「Deep Learning 狂詩曲シリーズ」の第3弾です。

大きく2つのセッションに分かれており、1つ目はDeepLearningから離れ、機械学習を行うにあたって知っておくべきアルゴリズムの代表格「K-means法」「決定木」「ナイーブベイズ」の3点について、キノコの毒性データなどを例に、コーディングをしながらわかりやすく解説いただき、分類手法の基礎について学習しました。
2セッション目は最近話題になっているオープンソースライブラリをテーマに、ライブストリーミングのためのオープンソース「Mediapipe」と、「りんな」でも話題になったOpenAIの「GPT-2」について、オンライン上でGoogle Colaboratory上でデモを行いながら解説いただきました。

概要

日  時 2022年 1月21日(金) 14:00~17:00
会  場 オンライン(ZOOM)
対  象 SAJ会員限定(技術者向け)
参 加 費 無料
参  加 10社14名

プログラム

時  間 内  容
14:00~14:03 開会挨拶
松田 貴成 氏(SAJ技術委員・インテル株式会社)
14:03~17:00

越智徹のDeep Learning狂詩曲 <第3弾>

本セミナーはDeep Learning狂詩曲シリーズの第3弾です。
機械学習の仕組みをできるだけ平易に、コーディングを交えて解説します。
※セミナー中休憩が入ります

テーマ1 機械学習の代表的な分類手法を学ぶ
1.K-means法
2.決定木
3.ナイーブベイズ
講師1 館野 浩司(大阪工業大学 他 )
テーマ2 機械学習で話題の技術を学ぶ
1.Mediapipe
2.GPT-2
講師2 越智 徹(大阪工業大学 情報センター 講師)

※プログラムは、進行状況により変更される場合がございますのであらかじめご了承ください。

講師略歴

講師略歴
館野 浩司 氏(大阪工業大学、同志社大学 他)
大学など教育機関で数学、統計学、プログラミングなどの講義を歴任、また社会人対象の講座も受け持っています。自身は大学院博士課程で数学を専攻していました。
数学のバックグラウンド、および上記経験を生かし、難しい概念も本質を外さず易しく説明します。紋切り型の例による説明だけではなく、ハッとする知的刺激ある例の提示を心がけています。
越智 徹 氏(大阪工業大学 情報センター 講師)
情報工学、情報教育が専門。情報処理学会コンピュータと教育研究会運営幹事、論文誌編集幹事。大学での教育・研究活動の他、企業向けのIoTやAIの教材作成や講座運営も行う。

講義資料

セミナーの様子

松田プロジェクトリーダーによる挨拶
館野様による古典的分類手法講義
越智様による話題のDeepLearning技術講義
MediaPipeを使用したデモの様子

お問い合わせ

一般社団法人ソフトウェア協会(SAJ)
事務局 若生 お問い合わせフォーム

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