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2024.09.25
「ニューラルネットワーク（ディープラーニング）の理論と実装」ワークショップを開催しました（9/10,12,17）
■ワークショップの概要
本学情報工学部の数理データサイエンスAI教育プログラムの一環として、9月10日、12日、17日に、B棟パソコン演習室にて「ニューラルネットワーク（ディープラーニング）の理論と実装」ワークショップを開催し、11名の学生が参加しました。情報工学科 山澤教授が講師を務め、学科を超えた実践的な学びの場が開催されました。参加学生は3日間で合計12コマの講座を通して、人工知能に関する知識を深め、実際にニューラルネットワークを動かして理解することを体感しました。
■身に付けようとする知識
本ワークショップでは、「ニューラルネットワーク（ディープラーニング）の仕組み」、「ニューラルネットワーク（ディープラーニング）のPyTorchによる実装方法」、「Pythonプログラミング」を身に付けることを目指した内容となっており、Google Colaboratoryを用いて資料配布を行い、その中でコードの入力や実行まで行っています。また、テキストは「ゼロから作るDeep Learning－Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」を用いました。
■ワークショップ当日の様子
初めに、山澤教授から、今回のワークショップではニューラルネットワークを実装レベルまで学ぶことで、参加者には3日間かけて実際にプログラムを動かしながら、自分で書いた数字をどう認識するか理解することを全体の目標としていますと述べられました。
その後、次の流れで講座が行われました。
1日目 Python入門、パーセプトロン，ニューラルネットワーク
2日目 ニューラルネットワークの学習
3日目 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、ディープラーニング
ワークショップ参加者は半数が1、2年生のため、今回初めて学ぶことも多い様子でしたが、講座中の学び合いや、すでに大学で学んだ知識を活かしながらワークに取り組んでいる様子が見受けられました。
■受講者の声
・ディープラーニングの仕組みを知ることができた。また、やりたいと思っていた事についてこれから何を学べばよいか知ることが出来た。
・数学的な仕組みの部分から簡単なニューラルネットワークの実装、実際に動かすところまで学ぶことができ、基礎を知ることが出来た。
・自分で書いた文字を認識させたり、画像を認識させることについて実践しながら学べたので良かった。
・AI領域は変化がとても激しく、最新の情報を追い続けることは難しいと思った。柔軟に対応する心構えが重要だと感じた。
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本学情報工学部の数理データサイエンスAI教育プログラムの一環として、9月10日、12日、17日に、B棟パソコン演習室にて「ニューラルネットワーク（ディープラーニング）の理論と実装」ワークショップを開催し、11名の学生が参加しました。情報工学科 山澤教授が講師を務め、学科を超えた実践的な学びの場が開催されました。参加学生は3日間で合計12コマの講座を通して、人工知能に関する知識を深め、実際にニューラルネットワークを動かして理解することを体感しました。
■身に付けようとする知識
本ワークショップでは、「ニューラルネットワーク（ディープラーニング）の仕組み」、「ニューラルネットワーク（ディープラーニング）のPyTorchによる実装方法」、「Pythonプログラミング」を身に付けることを目指した内容となっており、Google Colaboratoryを用いて資料配布を行い、その中でコードの入力や実行まで行っています。また、テキストは「ゼロから作るDeep Learning－Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」を用いました。
■ワークショップ当日の様子
初めに、山澤教授から、今回のワークショップではニューラルネットワークを実装レベルまで学ぶことで、参加者には3日間かけて実際にプログラムを動かしながら、自分で書いた数字をどう認識するか理解することを全体の目標としていますと述べられました。
1日目 Python入門、パーセプトロン，ニューラルネットワーク
2日目 ニューラルネットワークの学習
3日目 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、ディープラーニング
・ディープラーニングの仕組みを知ることができた。また、やりたいと思っていた事についてこれから何を学べばよいか知ることが出来た。
・数学的な仕組みの部分から簡単なニューラルネットワークの実装、実際に動かすところまで学ぶことができ、基礎を知ることが出来た。
・自分で書いた文字を認識させたり、画像を認識させることについて実践しながら学べたので良かった。
・AI領域は変化がとても激しく、最新の情報を追い続けることは難しいと思った。柔軟に対応する心構えが重要だと感じた。