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2023.09.26

「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（9/12,14,15）

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12日、14日、15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、25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。

情報工学科　山澤教授

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
 

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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。
 

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受講者の声

・ニューラルネットワークが何を意味しているのか理解した。大学で学んできたことをかなり用いていて、学生のうちに聞くのがベストだと思った。
・要点を押さえられた説明と、ほどよいスピードで知識をつけている実感があった。

・資料も大変わかりやすく、教科書のコードだけでなくライブラリ（pytorch）を使ったカードまで資料に添付してあり実用的な知識を得られた。
・ワークショップを終えて、ニューラルネットワークを自力で実装できるようになれそうだと確信した。

・pythonがいかに簡単でAIに向いているかよくわかった。今回使用したコードを一つ一つ理解して、自力でニューラルネットワークを実装してみたくなった。

・画像処理の授業の際に説明されたImageNet等を詳しく知ることができ、中でもstable Diffusionを用いることで画像を生成されることに驚いたため、特に印象に残った。講座の中で説明された行列の計算等で一部理解できなかった部分があるため、今後理解して、今回のプログラムを理解しながら実行させてみたい。
 

 


 
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