NLUのための深層学習：NLPモデルを超えて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。

このコースは4日間で、AIの基本とその適用方法を紹介します。コース終了後、追加1日の時間を使ってAIプロジェクトに取り組むオプションもあります。

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、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。

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、コンピュータビジョンへの理解を深め、Google Colabを使用してTensorFlowで高度なビジョンモデルを開発する能力を探求したい上級レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• TensorFlowを使用して畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を構築し、訓練します。
• Google Colabを利用してスケーラブルで効率的なクラウドベースのモデル開発を行います。
• コンピュータビジョンタスク向けの画像前処理技術を実装します。
• 実世界アプリケーションにコンピュータビジョンモデルを展開します。
• 転移学習を使用してCNNモデルの性能を向上させます。
• 画像分類モデルの結果を可視化し、解釈します。

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、中級レベルのデータサイエンティストと開発者が Google Colab 環境を使用して深層学習技術を理解し、適用することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 深層学習プロジェクトのために Google Colab をセットアップし、操作する。
• ニューラルネットワークの基本を理解する。
• TensorFlow を使用して深層学習モデルを実装する。
• 深層学習モデルを訓練し、評価する。
• 深層学習のために TensorFlow の高度な機能を利用する。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はPythonライブラリを使用して、一連の画像を処理し、キャプションを生成するアプリケーションを作成します。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Pythonライブラリを使用してNLPのためのディープラーニングを設計およびコーディングできます。
• 大量の画像コレクションを読み込み、キーワードを生成するPythonコードを作成できます。
• 検出されたキーワードからキャプションを生成するPythonコードを作成できます。

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。

このインストラクターによるライブトレーニング（日本：オンラインまたはオンサイト）は、リアルタイムの機械学習アプリケーションを高速化し、大規模にデプロイしたいデータサイエンティスト向けに設計されています。

トレーニング修了時には、参加者は以下のことができるようになります:

• OpenVINO ツールキットのインストール。
• FPGA を使用してコンピュータビジョンアプリケーションの高速化。
• FPGA 上で異なる CNN 層を実行。
• Kubernetes クラスター内の複数ノードにまたがるアプリケーションの拡張。

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がTensorFlowを用いて潜在的な不正データを分析することを目指しています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能です：

• PythonとTensorFlowを使用して不正検知モデルを作成します。
• 線形回帰および線形回帰モデルを構築し、不正を予測します。
• 不正データの分析に向けたエンドツーエンドのAIアプリケーションを開発します。

日本（オンラインまたは現地）で開催される本インストラクター主導のライブトレーニングは、Horovod を活用して分散ディープラーニング学習を実行し、複数 GPU 上で並列にスケールアップしたい開発者やデータサイエンティストを対象としています。

トレーニング終了時には、受講者は以下のことができるようになります：

• ディープラーニング学習を開始するために必要な開発環境を構築する。
• Horovod をインストール・設定し、TensorFlow、Keras、PyTorch、Apache MXNet でのモデル学習を行う。
• Horovod を活用して、複数 GPU 上で実行されるようにディープラーニング学習をスケールアップする。

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、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

本オンラインまたは現地開催のインストラクター指導によるライブトレーニングは、Stable Diffusionを活用して多様なユースケース向けに高品質な画像を生成したい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を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Stable Diffusionの原理と画像生成における動作を理解する。
• 画像生成タスク向けにStable Diffusionモデルを構築および訓練する。
• Stable Diffusionをインペインティング、アウトペインティング、画像間変換などのさまざまな画像生成シナリオに適用する。
• Stable Diffusionモデルのパフォーマンスと安定性を最適化する。

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）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。