開催主旨

　ここ数年、AI（Artificial Intelligence、人工知能）の応用が急速に進展しています。劇的な識別率の向上をもたらし、AI分野を発展させたのが、脳の働きからヒントを得た学習手法である「Deep Learning（ディープラーニング）」のアルゴリズムです。そして、このアルゴリズムの平易な実装のために、米Google社がオープンソースライブラリとして公開しているのが「TensorFlow（テンソルフロー）」です。公開以来、ユーザー数が爆発的に拡大しており、研究用途からビジネスユースまで様々な分野で利用されています。
　本セミナーでは、前半（午前）は「初級編」として、TensorFlow公式サイトでチュートリアルとして公開されている「MNIST For ML Beginners」をPC演習で体感し、ディープラーニングの仕組みを学びます。また、文字認識での応用例を通じて、ディープラーニングを使った画像検査システムを構築するための基礎を学びます。
　後半（午後）は「中級編」として、ディープラーニングを使った一般物体認識とカメラ画像から歩行者の性別、年齢、服装、姿勢などを識別するPC演習を行い、ロボットでの応用システム構築のための実践力を掴みます。

＊講座の後半は、「Anaconda」というpythonの開発環境を用いて進行します。開催1週間前頃にAnacondaとTensorFlow、その他のパッケージのインストール手順資料をお知らせします。

　本セミナーは、オンライン配信ツールZoomおよびCisco Webex Meetingsを使い、出演者自身も自宅から出演いただく形式の「Home to Home」（H2H）セミナーとなります。ご視聴方法（参加用URL等）はご登録くださいましたメールにお知らせいたします。ZOOMでの視聴が困難な方には別途、こちらの手順を参照のうえブラウザ上でご視聴ください。本方法での視聴が難しい方は、他の視聴方法をご案内いたしますので問い合わせ先のメールアドレスまでご連絡ください。なおCisco Webex Meetingsでの参加をご希望される方は、申し込みフォームの備考欄にその旨をご記載ください。