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ZENKEI AI セミナー 第1回 概要説明会
- 3. 自己紹介 全景株式会社
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• 1995/4 設立
(旧社名ディー・リンク株式会社)
デジタルコンテンツの制作
• 2000/4
パノラマ・オーサリング・ツールの開発
以降、パノラマ映像技術をベースに
サービスの開発・運営を専業として
現在に至る
- 5. 自己紹介
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Special Thanks To:
• アイ・オー・データ機器 様
• サムスン電子ジャパン 様
• JAIST 永井研 谷口俊平 様
ZENKEIラボラトリー
チーフ研究エンジニアとして
全景のVISION
人々が生み出すモノやコトを
デジタル世界へ投影し
そこから正のフィードバックを
リアル世界にもたらすVR技術を
即利用可能なサービス基盤として提供する
注:2013/11 RICOH THETA 発売
- 7. 自己紹介
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← 2016年7月ごろ
スタイルトランスファーに触れる
最近(今年のゴールデンウィークから)→
グーグルの Open NSynth Super の製作
ディープラーニングに関連して
注:TensorFlow が公開されたのは 2015年11月
- 39. ディープラーニング以後
2017/3 GTX-1080 マシン導入
2017/4 Jupyter を知る
TensorFlow 勉強スタート
2017/5 パノラマ分類スタート
2017/6 パノ分類 SKLearn 版 58%
2017/7 VRプレーヤ作成スタート
VGG+SKLearn 版 25%
* xy のみ
2017/9 Azure NC6 セットアップ
Keras 勉強スタート
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2017/11 fast.ai を知る
2017/12 VRプレーヤ作成 Keras 版 60%
* xy のみ
2018/1 PyTorch 勉強スタート
Azure 停止
GTX-1080Ti マシン3台導入
2018/3 VRプレーヤ作成 xy 92% 向60%
パノ分類 PyTorch 版 93.5%
- 40. ディープラーニング以後
2017/3 GTX-1080 マシン導入
2017/4 Jupyter を知る
TensorFlow 勉強スタート
2017/5 パノラマ分類スタート
2017/6 パノ分類 SKLearn 版 58%
2017/7 VRプレーヤ作成スタート
VGG+SKLearn 版 25%
* xy のみ
2017/9 Azure NC6 セットアップ
Keras 勉強スタート
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2017/11 fast.ai を知る
2017/12 VRプレーヤ作成 Keras 版 60%
* xy のみ
2018/1 PyTorch 勉強スタート
Azure 停止
GTX-1080Ti マシン3台導入
2018/3 VRプレーヤ作成 xy 92% 向60%
パノ分類 PyTorch 版 93.5%
インフラまわり
- 41. ディープラーニング以後
2017/3 GTX-1080 マシン導入
2017/4 Jupyter を知る
TensorFlow 勉強スタート
2017/5 パノラマ分類スタート
2017/6 パノ分類 SKLearn 版 58%
2017/7 VRプレーヤ作成スタート
VGG+SKLearn 版 25%
* xy のみ
2017/9 Azure NC6 セットアップ
Keras 勉強スタート
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2017/11 fast.ai を知る
2017/12 VRプレーヤ作成 Keras 版 60%
* xy のみ
2018/1 PyTorch 勉強スタート
Azure 停止
GTX-1080Ti マシン3台導入
2018/3 VRプレーヤ作成 xy 92% 向60%
パノ分類 PyTorch 版 93.5%
ソフトまわり
- 42. ディープラーニング以後
2017/3 GTX-1080 マシン導入
2017/4 Jupyter を知る
TensorFlow 勉強スタート
2017/5 パノラマ分類スタート
2017/6 パノ分類 SKLearn 版 58%
2017/7 VRプレーヤ作成スタート
VGG+SKLearn 版 25%
* xy のみ
2017/9 Azure NC6 セットアップ
Keras 勉強スタート
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2017/11 fast.ai を知る
2017/12 VRプレーヤ作成 Keras 版 60%
* xy のみ
2018/1 PyTorch 勉強スタート
Azure 停止
GTX-1080Ti マシン3台導入
2018/3 VRプレーヤ作成 xy 92% 向60%
パノ分類 PyTorch 版 93.5%
プロジェクト/パノ分類
- 44. ディープラーニング以後
2017/3 GTX-1080 マシン導入
2017/4 Jupyter を知る
TensorFlow 勉強スタート
2017/5 パノラマ分類スタート
2017/6 パノ分類 SKLearn 版 58%
2017/7 VRプレーヤ作成スタート
VGG+SKLearn 版 25%
* xy のみ
2017/9 Azure NC6 セットアップ
Keras 勉強スタート
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2017/11 fast.ai を知る
2017/12 VRプレーヤ作成 Keras 版 60%
* xy のみ
2018/1 PyTorch 勉強スタート
Azure 停止
GTX-1080Ti マシン3台導入
2018/3 VRプレーヤ作成 xy 92% 向60%
パノ分類 PyTorch 版 93.5%
プロジェクト/プレーヤ
- 48. ZENKEI AI セミナーが目指すもの
fast.ai の Jeremy Howard とは
• 元 Kaggle 代表
• Kaggle 2010-2011年トップ
fast.ai の対象は
非研究者(Coders)で
実践的なレクチャーを行う
内容はすべて公開
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- 49. ZENKEI AI セミナーが目指すもの
fast.ai の講義の方法
David Perkins 著「Making Learning Whole」
ZENKEI AI セミナーも、これにならって
基礎から積上げるボトムアップ式とは
逆のアプローチ
野球の試合を見て「野球選手になりたい」という子供が
すぐバットとボールを持ってグランドに行き
まず野球をプレーするところからはじめるように
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- 50. ZENKEI AI セミナーが目指すもの
今回スタートする「ZENKEI AI セミナー」は
1)非専門家向けに(経営者、デザイナー、営業でも)
2)実際のデータセットを持っていて
3)ディープラーニングを活用したい意欲を持っている
という人を対象に
実践的なハンズオン形式で月に1回半年セミナーを行い
受講者が各人の課題をディープラーニングで解決
できることを目指す
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- 52. オープンな姿勢
企業の活動におけるのジレンマ
• 「外部との情報共有」 (オープンな姿勢)
• 「知的財産の保護」
ディープラーニングによる課題解決では
「オープンな姿勢」のメリットが圧倒的に大きい
• 開発するソリューションが単体では意味を成さない
• データセット、システム全体で価値が生まれる構造
私たちが開発経験やプログラムを積極的に共有する理由
• 「知識の共有」が地域のコミュニティーに大きく貢献
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- 53. オープンな姿勢
成功事例
• Google : TensorFlow をオープンソース化
• Facebook : Caffe, PyTorch などオープンソース化
• fast.ai : 講義の内容をオープンに
本セミナーを通じて、金沢、石川、北陸で
ディープラーニングの開発と応用が活発となり
地域で全体となって発展していきたい
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- 55. 次回以降(有料コース)内容
• 参加者が各自 PC を持参
• Google アカウント(Googleドライブ、Colab を使用)
• まずレクチャーを行った後
• 演習形式でプログラミングを習得
• ネットフォーラムを開設
• 月1回のセミナーの間もサポート
予定
• 第2回(8月1日)はじめてのディープラーニング〜画像の分類〜
• 第3回(9月5日)ディープラーニングの中身 〜全天周画像の分類〜
• 第4回(10月3日)ディープラーニングによる画像の理解 〜オブジェクト認識〜
• 第5回(11月7日)ディープラーニングによる画像処理 〜超解像〜
• 第6回(12月)ディープラーニングによるサービス開発 〜VRコンテンツの自動作成〜
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