2021年 7 月 25 日

Deep Learning技術の登場により、人工知能技術が飛躍的に向上しています。それに伴い、例えば、これまで人が行っていた検査や確認などの工程が自動化され、さらには、取得したデータをクラウドで解析するシステムが構築され始めるなど、人工知能技術は、医療、製造業、農業、物流、交通などの様々な分野や社会に大きな影響を与えています。

enPiT-Pro Embでは、7月21日から2日間、二宮先生（愛媛大学）に講師を担当していただき、前半は深層学習に関し、下記3つのテーマを学び、後半はPyTorchを用いた演習を通じて、技術の習得、実装力の習得を目指しました。

(1) ニューラルネットワークの仕組み、活性化関数、推論について学ぶ

(2) ニューラルネットワークの学習、損失関数、勾配法について学ぶ

(3) 誤差逆伝搬法、計算グラフ、畳み込みニューラルネットワークについて学ぶ

＜はじめて深層学習を学ぶ方へ＞

・1日目は、演習環境構築、Pythonの基礎を演習で学ぶことができ、さらに、2日間とも、TA（愛媛大学の学生）による技術サポートがあります。はじめて深層学習を学ぶ方、Pythonは未経験という方にも安心して受講いただけます。

受講者の声

・Pythonのクラスライブラリを使って、簡単に深層学習が実現できることが分かり、すごいと感じました。また、自身で勉強した時にあやふやだった箇所も講義内で教えてもらえたため、興味深かったです。

・受講前から「ゼロから作るDeep Learning」を持っていたのですが、理解ができずに挫折していました。ですが、講座で学んだあとに読み返すと「あの内容はこういうことだったのか」と理解できるところが増えていたので、基礎の内容を理解することができたように感じました。