深層学習を使用するにおいて、最も大変となる作業が構造の設計です。層の数や種類、層同士の接続の有無など、その選択肢は無数にあるため、手作業で優れた構造を設計するのは困難を極めます。一方で、モデルの構造は精度に大きく影響を与えることがわかっており、精度改善のためには構造の設計を避けて通れません。そこで、モデル構造を自動設計する技術として Neural Architecture Search （NAS、ニューラル構造探索）が提案され、現在でもホットトピックのひとつとなっています。
今回のスキルアップAIキャンプでは、Neural Architecture Search の概要と、PyTorch ベースのライブラリである Neural Network Intelligence を使った実装方法をご紹介します。
プログラム概要
- Neural Architecture Search とは？
- Neural Architecture Search の応用事例
- 強化学習ベースの Neural Architecture Search
- DARTS｜連続緩和ベースの Neural Architecture Search
- ハンズオン｜Neural Network Intelligence による DARTS の実装
※一部変更となる場合がございます。
スピーカー
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スキルアップAI株式会社／斉藤 翔汰
スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻（現:情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
開催概要
日時
2023年2月22日（水）19：30～21：00
開催方法
Zoom
参加費
無料
※競合他社様のご参加は、ご遠慮いただいておりますので、ご了承ください。
