本学会は、Learning Analyticsに関する
調査・研究・普及啓蒙を目的としています

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Keras x Python 3で学ぶディープラーニング 【環境構築編】

学習分析ツールのオープンソースの中で注目を集める「Anaconda」「TnsorFlow」「Keras」「Jupyter」の4つのアプリケーションソフトをインストールし、PC環境の構築をゴールにしたセミナーを、12月16日に開催いたしました。オープンソースのインストールを実施する半日セミナーに、果たしてどれくらいの方々がご参加くださるのか、不安を抱きつつ進めた企画でした。しかし、なんと当日は23名の方にご参加いただきました。当日の様子を事務局を務めました堤(学習分析学会)が、ご報告させていただきます。

 

■開催会場は、フォトロン社の大会議室

環境構築作業でも、PCスペックやリテラシーの差などから、サクサク進行する方とそうでない方が出ることを予想し、今回のセミナーは、加藤利康氏(日本工業大学)と卯木輝彦氏(株式会社フォトロン)の講師2名体制で進めました。

また、卯木講師の勤務先のフォトロン社殿からは、研修会場をご提供いただきました。普段、研修所に勤務している筆者から見ても充実した学習環境が整っており、驚きました。とても快適な研修環境をご提供いただき、心より感謝申し上げます。

 

■スムーズな滑り出しで、セミナー開始

当日は関東近県だけでなく、広島や神戸、大阪など関西方面、石川など北陸地方からもご参加いただきました。残念なことに東海道新幹線の遅れや、都内では京浜東北線にトラブルが発生し、数名の方が開始時間に間に合いませんでしたが、それ以外は順調に講義が進み、スムーズな立ち上がりでセミナーが進みました。

 

■インストール作業から各人の進行度合いに開きが発生

しかし、各ソフトのインストール作業に進んだ段階から、進行スピードが大きくダウン。オープンソースの活用の難易度の壁に阻まれ、参加者各人各様の問題が発生。講師の二人は、手こずる参加者一人ひとりのサポートに奔走。一人では絶対に環境構築をすることはできないと強く感じた次第です。

 

■最後は日本語表示が全員達成で盛上り

正しく日本語表記ソフトが実装していれば、作成したグラフタイトルは日本語で標記されるはず。しかし、ほとんどの参加者は□□□□が数個並んだ状態で表示されていました。その場で、講師が修正方法を見つけ出し、数か所プログラムを訂正することによって、日本語表記が正しくできるようになりました。会場から「オーッ」という歓声が上がり、安堵いたしました。

 

■講師のデモンストレーションで操作手順の説明

環境整備後には、データを取り込みグラフ化や散布図の作成、簡単な統計処理演習を行うプランニングをしておりましたが、環境構築に思った以上に時間を取られてしまいました。よって、講師がデモンストレーションし、どのような事が出来るのか、ソフトの操作方法と伴に押さえました。

 

さて、次回セミナー(2018年1月27日)では、今回構築した環境で実データを実装していきます。

 以上

開催日 2017年12月16日(土) 13:00~17:00
開催概要 本セミナーは、これからデータ分析(学習分析)を始めたいとお考えの初心者を対象としています。
本セミナーでは、一人では難しい学習分析分析ツール(Anaconda、TnsorFlow、Keras、Jupyter)のインストールをステップバイステップで進め、分析環境の構築を行います。
その後、データを取り込みグラフ化や散布図の作成、簡単な統計処理を演習を行います。自分一人で初歩的な統計分析ができるようになることを目指しています。

【進め方や特徴】
■数学やプログラミングの知識がなくても、ディープラーニングのプログラムを体験的に学べます。
■プログラムをJupyter Notebook上でステップ・バイ・ステップ実行しながら、分析の手順を学べます。
■WindowsまたはMacを持参するだけでOK。
■本セミナーと合わせて続編を受講すると学習分析学会が主催するハッカソンに抵抗なく参加できるようになります。

【主な学習項目】
インストールからデータの分析までを行えるようにする。
 1.  インストール
 1.1. ネットワークの接続確認と動作確認用ソースの配布
 1.2. Anaconda
 1.3. TensorFlow
 1.4. Keras
 1.5. Jupyter

 2.  動作確認
 2.1. セットアップ
 2.2. アプリケーションの起動チェック
 2.3. Jupyterの使い方
 2.4. Kerasまでの動作確認

 3.  実践
 3.1. 外部データの読み込み
 3.2. データを確認する
 3.3. 簡単な統計処理を行う
 3.4.ヒストグラムや散布図などを表示する

【申込受付の締切】
■受付終了:2017年12月11日(月)13:00
 ※ただし、申込人数が定員数に達した場合は、受付終了日時を待たずに受付を締め切ります。


【PC動作環境情報】
■ Windows または MacOS (64bit CPUを推奨)
■ 2GB以上の空き容量
■ WiFiのアクセスポイントは主催者にてご用意いたします。ただし、 ご持参頂いたWiFiルータ等でのご受講でも構いません。

【その他重要情報】
■本セミナーは、Pythonをはじめて体験する方、Anaconda + JupyterでTensorFlowを体験してみたい、という方が対象です。
■Google社のTensorFlowチュートリアルが自力で実行できる方にとっては、本セミナーは物足りない内容です。
■チュートリアルを終えてディープラーニングの理解を深めたい方には、「実データの分析編」の受講をお勧めします。

【写真等記録情報の使用許諾のお願い】
 小会では、広報活動及び会員サービスの向上に活用するため、ビデオ撮影、音声収録、写真撮影、受講アンケートを実施する場合がございます。これら映像、音声、画像、コメント(以下、記録情報)は、小会の関わるWebコンテンツ及び紙媒体の配布資料等に活用させていただくこともございます。
 小会活動へのご参加は、記録情報の活用にご承諾いただけたものとさせていただきます。予めご承知おきください。
学習目標 1.ディープラーニングによる分析を行うための環境を構築できるようになる
2.Anacondaをインストールして、安全にPython 3の実行環境を整えることができるようになる
3.分析を行うためのツールの使い方を学び、簡単な分析ができるようになる
4.Jupyter Notebookを使用して、対話的にコードを実行できるようになる
5.自分で用意するデータの読み込む方法を理解し、自分一人でできるようになる
6.読み込んだデータの特性を確認方法を理解し、自分一人で実装できるようになる
7.データに対して統計処理を行う方法を理解し、自分一人で実装できるようになる
8.データをグラフ化する方法を理解し、自分一人で実装できるようになる
参加対象者 <主な対象者>
■これからデータ分析を始めたい初心者の方(学習分析を始めたいが何から始めればいいかわからない方)
■ディープラーニングを始めようとしたが、環境構築でつまずいてしまった方

<必須条件>
■Wi-Fi通信およびアプリケーションのインストール可能なPC(Mac/Windows)を自分で手配し、持参できる
■Excelの操作が自分一人で行える
講師 日本工業大学 情報工学科 講師 加藤利康氏
株式会社フォトロン 研究開発センター 上級研究員 卯木輝彦氏
会場 株式会社フォトロン 会議室
東京都千代田区神田神保町1-105 神保町三井ビルディング21階
地図⇒http://www.photron.co.jp/company/profile/map.html
定員 30名 ※最低催行人数:3名
開催1週間前までにお申込人数が、最低催行数に満たない場合は、中止とさせていただきます。予めご了承ください。
参加費 ■会員:¥5,000(税込)   ■非会員:¥10,000(税込)
支払い方法と領収書発行 ■支払方法:当日会場受付時に現金支払を原則とします。
■領収書発行:領収書をご要望の方は、お申し込みの領収書欄に「宛名」をご入力ください。入力いただきましたお宛名で用意いたします。
キャンセルについて 申込後のキャンセルは、早めにご連絡ください。(連絡先:info@jasla.jp)
開催の5日前より以下のキャンセル料金が発生いたします。なお、キャンセル料に関しては、後日請求となります。
 ・開催5日前~3日前のキャンセル料は、参加料の50%
 ・開催2日前~当日のキャンセル料は、参加料の100%
 ・連絡なしの不参加は、参加料の100%

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