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第5回AIセミナー「深層学習フレームワーク」

終了しました。

　

参加希望者多数につき、会場を拡張して定員を増員しました。

　

深層学習に関しては数多くのフレームワークが提案されています。今回の人工知能セミナーでは、3つのフレームワークに関してお話を頂きます。国産深層学習フレームワークとして注目を集めるChainer、GoogleによるTensorFlow、Luaで記述されている点が目を引くTorchの3つです。

名称	第5回AIセミナー「深層学習フレームワーク」
日時	2016年3月17日（木）16:00-19:00
場所	東京都江東区青海2-4-32 タイム24ビル 2階 201・202研修室
講師	海野裕也 Hans Peter Graf, PhD 佐藤一憲　Staff Developer Advocate, Tech Lead for Data & Analytics, Google Cloud Platform
定員	終了しました。
注意事項懇親会の予定はありません。

セミナーの受付は終了しました。

プログラム

16:00 - 17:00	講師：海野裕也「深層学習フレームワークChainerの特徴」
	概要 ChainerはPythonから利用できる深層学習用のフレームワークである。特に順伝播処理を行うときに逆伝播の情報を動的に構築する、define-by-runという仕組みを採用している。また、CuPyと呼ばれるNumPy互換のCUDAによる行列演算ライブラリを作成し、バックエンドに利用している。本講演ではこれらのChainerの仕組みと、その効果についてを中心にChainerの特徴の解説を行う。
	略歴 2008年東京大学大学院修士課程修了。同年日本アイ・ビー・エム（株）入社。東京基礎研究所配属。自然言語処理、テキストマイニングの基礎技術の研究に従事。2011年より（株）Preferred Infrastructure入社。自然言語処理、機械学習の研究開発に従事。オープンソースの分散機械学習エンジンJubatusや、深層学習フレームワークChainerのコミッター。2014 年から NLP 若手の会の共同委員長。著書に「オンライン機械学習」（講談社、共著）講演の撮影講演中の撮影は御遠慮下さい。講演資料外部リンク
17:00 - 18:00	講師：Hans Peter Graf, PhD 「Torch: A Powerful Machine Learning Development System」
	概要 Torch is an open source development environment for machine learning, suited for a wide range of data analytics problems, such as machine vision, speech and text analysis, or the interpretation of mixed data modalities. Torch is widely used in academic labs as well as in industrial labs, such as NEC, Facebook, Google DeepMind, Twitter, NVIDIA, Intel, and many other companies. Torch is designed for performance with libraries for math, statistics and machine learning that have been optimized for speed. This functionality is accessed with the highly efficient script language, Lua, to make developments of data analytics applications easy, without compromising performance. API's for parallel processing and GPU's (Graphics Processors) allow training of large scale problems. Many of the recent advances in machine learning were accomplished with Torch. This talk will give an overview of the Torch system and illustrate its use with a few examples of machine vision and text analysis. （講演は英語ですが、日本語のスライドを用意する予定です）
	略歴 Hans Peter Graf is head of the Machine Learning Department at NEC Laboratories America in Princeton, USA. His research of neural networks started at Bell Laboratories where he designed analog and digital neural network systems used for zip code reading and check processing. Other research focused on the creation of photo-realistic artificial agents for customer service. At NEC Laboratories his team develops machine learning and data analytics technologies that are introduced in several products of NEC, in such areas as digital pathology, surveillance, and human resource management. Torch, the widely used Open Source system for machine learning has been developed to a great extent in his department. Hans Peter received the PhD in Physics from ETH Zurich, Switzerland. He is a Fellow of the IEEE and his work resulted in over 100 reviewed publications and more than 50 issued patents. 講演の撮影講演中の撮影は御遠慮下さい。講演資料 PDF:7.0MB
18:00 - 19:00	講師：佐藤一憲　Staff Developer Advocate, Tech Lead for Data & Analytics, Google Cloud Platform 「TensorFlowとGoogleクラウドの機械学習プロダクト」
	概要 Googleが昨年12月に公開した機械学習ライブラリTensorFlowの真価は、大規模分散環境においてスケールアウトする機械学習とディープラーニングのモデル学習にあります。このセッションでは、TensorFlowの概要を紹介し、Googleクラウドによる数100ノード規模のGPUクラスタを利用したスケーラブルなモデル学習について解説します。
	略歴 Google Cloud Platformチームのデベロッパーアドボケイトとして、TensorFlow、Vision API、BigQuery等のデータ分析および機械学習プロダクトの開発者支援チームのグローバルリードを担当しています。またGoogleクラウドの開発者コミュニティを7年以上にわたり支援してきました。ハードウェアやIoTにも興味を持ち、FPGAエクストリームコンピューティング勉強会を主宰しています。講演の撮影講演中の撮影は御遠慮下さい。講演資料外部リンク