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2022.09.27
「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（9/16,20,22）
ワークショップの概要
9月16日、20日、22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、23名の学生が参加しました。情報工学科 山澤教授に講師を務めていただき、学科を超えた、実践的な学びの場を提供しました。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、参加学生に体感してもらいました。
身に着けようとする知識
- 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
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
・SNS・EC・IoTなど、現代は大量のデータが収集されていて、新しいビジネスやシステムの改善に活かされている。
・それを支える技術の一つが人工知能であり、今後の就職や研究、大学院進学にもきっと役立つので、3日間頑張ってほしい。
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 |
ワークショップには、目的意識を持った学生の参加が多く、講座中の学び合いや、すでに大学で学んだこと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
- 近年のAI技術がどのようにして成り立っているのか、学校で学んだ知識が活かせるのかを、今回充分知ることができた。
- 自身では調べても分かりにくい内容を解説を聞きながら実際にサンプルコードを動かすことができたので、一人で学習するより理解できた。
- 現在所属している研究室で行っている研究に活かせる知識を得ることが出来た。
- ディープラーニングの基礎学習と、どのように応用が利くのかを学べ、今後の個人の研究や考え方のもとになる知識を得ることができた。