Deep Learning for Telecom (with Python)のトレーニングコース

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、中級から上級レベルのデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、深層学習研究者、およびコンピュータビジョン専門家を対象としています。これらの専門家は、テキストから画像生成のための深層学習に関する知識とスキルを拡張したいと考えています。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことができます：

• テキストから画像生成の高度な深層学習アーキテクチャと技術を理解します。
• 高品質な画像合成のための複雑なモデルと最適化を実装します。
• 大規模データセットと複雑なモデルのパフォーマンスとスケーラビリティを最適化します。
• ハイパーパラメータを調整して、より良いモデル性能と汎化能力を達成します。
• 安定拡散を他の深層学習フレームワークやツールと統合します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、AlphaFoldの仕組みを理解し、実験研究でのガイドとしてAlphaFoldモデルを使用することを目指す生物学者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• AlphaFoldの基本的な原理を理解する。
• AlphaFoldがどのように動作するかを学ぶ。
• AlphaFoldの予測と結果を解釈する方法を学ぶ。

Caffeは、表現性、速度、そしてモジュール性を重視して作成された深層学習フレームワークです。

このコースでは、MNISTを例に取り、Caffeを画像認識のための深層学習フレームワークとして応用する方法を探ります。

対象者

このコースは、Caffeをフレームワークとして利用することに関心のある深層学習研究者やエンジニア向けです。

本コース修了後、受講者は以下のことが Able to できます：

• Caffeの構造とデプロイメカニズムを理解する
• インストール、プロダクション環境、アーキテクチャのタスクと設定を行う
• コード品質を評価し、デバッグや監視を行う
• モデルの学習、層の実装、ログ記録などの高度なプロダクションを実装する

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、研究者や開発者がChainerを使用してPythonでニューラルネットワークを構築し、コードのデバッグを容易にする方法を学ぶことを目的としています。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができます：

• 必要な開発環境を設定し、ニューラルネットワークモデルの開発を開始します。
• 理解しやすいソースコードを使用して、ニューラルネットワークモデルを定義および実装します。
• 例を実行し、既存のアルゴリズムを変更して、GPUを活用しながら深層学習トレーニングモデルを最適化します。

Computer Network ToolKit (CNTK) は、Microsoft のオープンソースのマルチマシン、マルチGPU、高効率 RNN 学習フレームワークで、音声、テキスト、画像に対して利用できます。

対象者

このコースは、プロジェクトで CNTK を活用することを目指すエンジニアとアーキテクト向けです。

対象者

このコースは、利用可能なツール（主にオープンソース）を使用してコンピュータ画像を分析することに関心のあるディープラーニングの研究者やエンジニア向けです。

本コースでは実践的な例を提供します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者、データサイエンティスト、およびAI実務家向けに設計されています。TensorFlow Liteを使用してエッジAIアプリケーションを開発したい方におすすめです。

本トレーニングを修了した参加者は、以下のことができるようになります：

• TensorFlow Liteの基礎とそのエッジAIにおける役割を理解する。
• TensorFlow Liteを使用してAIモデルを開発し、最適化する。
• 各種エッジデバイスにTensorFlow Liteモデルを展開する。
• モデルの変換と最適化に使用されるツールや技術を利用する。
• TensorFlow Liteを使用して実践的なエッジAIアプリケーションを実装する。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、データサイエンティスト向けにリアルタイムの機械学習アプリケーションを高速化し、大規模に展開する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• OpenVINOツールキットをインストールする。
• FPGAを使用してコンピュータビジョンアプリケーションを加速する。
• FPGA上で異なるCNN層を実行する。
• Kubernetesクラスタ内の複数のノードにアプリケーションをスケーリングする。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、開発者やデータサイエンティストが Horovod を使用して分散ディープラーニング訓練を実行し、それを複数の GPU に並列にスケールアップすることを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• ディープラーニング訓練を開始するための開発環境をセットアップします。
• TensorFlow、Keras、PyTorch、および Apache MXNet を使用してモデルを学習するために Horovod をインストールし、設定します。
• Horovod を使用してディープラーニング訓練を複数の GPU にスケールアップします。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、画像認識アプリケーションに深層学習モデルを適用したい技術者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• Kerasのインストールと設定
• 深層学習モデルの迅速なプロトタイピング
• 畳み込みネットワークの実装
• 再帰的ネットワークの実装
• CPUおよびGPU上で深層学習モデルを実行

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、およびコンピュータビジョン研究者が、Stable Diffusionを利用して多様な用途向けに高品質な画像を生成する方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下が able to:

• Stable Diffusionの原理と画像生成における役割を理解します。
• 画像生成タスク向けのStable Diffusionモデルを構築し、訓練します。
• インペイント、アウトペイント、画像間翻訳など、さまざまな画像生成シナリオにStable Diffusionを適用します。
• Stable Diffusionモデルの性能と安定性を最適化します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、非常に小さな組み込みデバイスに機械学習モデルを書き込み、ロードし、実行する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• TensorFlow Liteをインストールします。
• 組み込みデバイスに機械学習モデルをロードし、音声認識や画像分類などの機能を実現します。
• ネットワーク接続に依存せずにハードウェアデバイスにAIを追加します。

TensorFlowは、GoogleのオープンソースソフトウェアライブラリであるDeep Learningの第2世代APIです。このシステムは、機械学習研究を促進し、研究プロトタイプから生産システムへの移行を迅速かつ容易にすることを目指しています。

対象者

このコースは、Deep LearningプロジェクトでTensorFlowを使用したいエンジニア向けです。

本コースの修了後、参加者は以下のことが可能になります:

• TensorFlowの構造と展開メカニズムを理解する
• インストール、生産環境、アーキテクチャのタスクと設定を行うことができる
• コード品質の評価、デバッグ、監視を行うことができる
• モデルの学習、グラフの構築、ログの記録などの高度な生産作業を実施することができる

このコースでは、具体的な例を用いて、TensorFlow を画像認識の目的に適用する方法を探ります。

対象者

このコースは、TensorFlow を画像認識の目的で利用したいエンジニア向けです。

本コース修了後、受講者は以下のことができます:

• TensorFlow の構造と展開メカニズムを理解する
• インストール、プロダクション環境、アーキテクチャのタスクと設定を行う
• コード品質を評価し、デバッグや監視を行う
• モデルの訓練、グラフの構築、ログの記録などの高度なプロダクション機能を実装する

TensorFlow™ は、データフローグラフを使用して数値計算を行うためのオープンソースソフトウェアライブラリです。

SyntaxNet は TensorFlow 用のニューラルネットワーク自然言語処理フレームワークです。

Word2Vec は、単語のベクトル表現（「単語埋め込み」）を学習するために使用されます。Word2vec は計算効率が高く、未加工のテキストから単語埋め込みを学習するための予測モデルです。CBOW（Continuous Bag-of-Words モデル）と Skip-Gram モデルがあります（Mikolov et al. の第3.1章および3.2章参照）。

SyntaxNet と Word2Vec を組み合わせて使用することで、自然言語の入力から学習された埋め込みモデルを生成することができます。

対象者

このコースは、SyntaxNet および Word2Vec モデルを使用して TensorFlow グラフを作成することを目的とする開発者やエンジニア向けです。

本コース修了後、受講者は以下のことができます:

• TensorFlow の構造と展開メカニズムを理解する
• インストール、プロダクション環境の設定、アーキテクチャタスクおよび設定を行うことができる
• コード品質を評価し、デバッグや監視を行うことができる
• モデルの学習、用語の埋め込み、グラフの構築、ログ記録などの高度なプロダクションタスクを実装することができる