『3時間でディープラーニング入門』体験レポート!

今回は「Fukuoka AI Community」(通称:AIコミュ)※の共催イベント【3時間でディープラーニング入門】のハンズオンセミナーを、AIコミュ事務局の小椋(元ネットワークエンジニア)がレポートします!
ディープラーニングは初心者です!
(※AI(人工知能)活用を推進し労働生産性向上、新サービス創出を目指す官民一体のコミュニティ)

 コンテンツは福岡DLLAB Academy運営の株式会社ティー・アール・イー様のご協力をいただき、会場はG's ACADEMY FUKUOKA様のご協力をいただきました。

 

2019年6月16日の日曜日、前日の雨とはうって変わってよい天気でしたが、そんな中でも20人の「AIを知りたい、体験したい」方々のご参加をいただくことができました。

 今回のイベントは、講師のお話を聞くだけの「事例紹介セミナー」とは異なり、実際に手を動かす「ハンズオン」形式で行いました。

 〇ディープラーニング概要

・過去のAIブームと現在の第3次AIブーム
・人工知能とディープラーニングの違い
・ディープラーニングの得意分野、学習と推論について
・世界最先端の技術がOSSで公開され、大きなブレイクスルーになっている

…ことなどを座学で学びました。

他のレポート記事にもありましたが、ここにもOSSが出てきました!

〇ディープラーニングの数学

ここからは手を動かします!

ディープラーニングは「ディープ・ニューラル・ネットワーク」による学習(ラーニング)で、「ニューラル・ネットワーク」が基になっています。

 ニューラル・ネットワークの図を描いて、計算してみましょう・・・紙で!

 PCを使うのではなく、紙に書いて計算するという新鮮な(といいつつ懐かしい)体験ができました。

単にライブラリを使うのとは違い、実際に「手」を動かすことで、ニューラル・ネットワークがどのように計算され、学習するのか理解が深まりました。

〇ディープラーニングの実装

PythonとChainerによる学習と推論を実際に行ってみて、精度を上げることに取り組みました。

理想は滑らかなカーブを描くように学習が進み精度が向上していくことなんだそうです。

 

 

ニューラル・ネットワークの形状の変更や、パラメータの調整により、チューニングするのですが、なかなかうまくいきません・・・。

 

以下は、私がやってみて、たまたまうまくいった(ように見える)図ですが、よく分からずパラメータをいじったら、なぜかうまくいったものです…。

これを理論づけて、体系的にチューニングしていくAIエンジニアのすごさを実感しました。

 

同じテーブルに座った皆さんで、どうしたらうまくいったのかや、ノウハウを共有するなど、「ハンズオン」形式ならではの活発な意見交換や、交流がとても印象的でした。

 

今回ご協力いただいた、株式会社ティー・アール・イー様、G's ACADEMY FUKUOKA様ありがとうございました!

Fukuoka AI Communityでは、引き続きAI活用事例を紹介するセミナーやハンズオンを開催していく予定です。

 

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