PINNsの理解のためのAI実習 基礎
PINNsのベース手法として用いられることが多いCNN (Convolutional Neural Networks) の理解と、実行の実際、必要な結果を出すための調整方法を体験し、商用製品の利用や独自開発等の際のご参考としていただくことを目的としています。
- AI関連
- 来場型
| 会場 |
株式会社 CAEソリューションズ 本社 アクセスはこちら |
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| 日数 | 1 日 | |
| 時間 | 9:30 ～ 16:30 | |
| 標準価格 |
110,000円（税抜価格100,000円）/ 人 |
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| コース目的 | PINNsのベース手法として用いられることが多いCNN (Convolutional Neural Networks) の理解と、実行の実際、必要な結果を出すための調整方法を体験し、商用製品の利用や独自開発等の際のご参考としていただくことを目的としています。 | |
| 対象者・前提条件 | 機械学習を体験されたい方/機械学習におけるソースコードとその動作に興味ある方/応用講座として予定しているFGN (Fluid Graph Networks) についての体験に参加されたい方・CNNソースコードの説明が苦にならない方 | |
| 学習項目 |
開発／実行環境、CNN(Convolutional Neural Networks) の概要、CNNで用いられるPyTorchライブラリ、Pythonコード、学習速度や予測精度を改善する方法を学習します。
1. 開発／実行環境（Google Colaboratoryを利用）の構築と利用 ・Anacondaを用いたオンプレ、Anaconda Cloudについての概略説明 ・Google Colaboratory（以降Colab）についての概略説明 ・利用設定の実施（各自、Googleアカウントは事前作成済みとします）
2. 畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Networks,CNN）の 理解と実行（Colab利用） ・CNNの説明（CAEとのかかわりを中心に概略説明） ・CNNサンプル（PyTorch版、Notebook形式）をColabにアップロード（各自） ・CNNサンプルコードの説明と段階的な実行（各自）
3. NNの調整方法についての実践（CNNサンプルを基に、正答率、学習速度の向上 を目指す） ・ハイパーパラメータとその調整方法の説明 ・ハイパーパラメータ調整結果の紹介 ・ハイパーパラメータ調整の実行（各自、Colab利用） |
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| 定員 | 4 名 | |
スケジュール
お申込み締切は５営業日前までとさせていただいております
| 10月 | 27（月） |
|---|---|
| 11月 | 25（火） |
| 12月 | 22（月） |
| 1月 | 19（月） |
|---|---|
| 2月 | 24（火） |
| 3月 | 23（月） |