第5回人工知能セミナー「深層学習フレームワーク」

2016-03-17(木)16:00 - 19:00
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参加費無料

第5回 産総研人工知能セミナー「深層学習フレームワーク」

産業技術総合研究所 人工知能研究センターでは、人工知能研究に関する情報交換を目的として、原則として月に一度、外部の方やセンター内研究者を講師とする人工知能セミナーを開催しています。5回目となる今回のテーマは「深層学習フレームワーク」です。

基本的にどなたでも無料でご参加いただけますので、人工知能に興味のある方は奮ってご参加ください。多くの方々にご参加いただき活発な議論が行われることを期待しています。

概要

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。

注意事項

  • 会場を変更しましたので、お間違いのないようご注意ください。
  • 座席にあまり余裕がありませんので、他の方に参加の機会をお譲りするためにも、参加ができないと分かった場合は早めのキャンセルをお願いします。
  • 講演中の撮影はご遠慮ください。資料につきましては後日公開予定です。
  • セキュリティチェックのため、本名でのご登録をお願いします。
  • 産総研は、お送りいただいた情報をセミナー運営以外の目的には使用しません。
  • 懇親会の予定はありません。

開催概要

プログラム

時刻 内容
16:00-17:00

「深層学習フレームワークChainerの特徴」 海野裕也(Preferred Infrastructure)

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)

17:00-18:00

「A Powerful Machine Learning Development System」 Hans Peter Graf, PhD (Department Head at NEC Laboratories America, USA)
注)ご講演は英語で行われますが、スライドは日本語に翻訳する予定です。

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.

プロフィール: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.

18:00-19:00

「TensorFlowとGoogleクラウドの機械学習プロダクト」 佐藤一憲(Staff Developer Advocate, Tech Lead for Data & Analytics, Google Cloud Platform)

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。

プロフィール: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。

コミュニティについて
産総研人工知能セミナー&ワークショップ

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