内容

Googleが教師画像にチューニングした画像認識モデルを自動的に生成するサービスAutoMLのベータ版を2018年1月に提供し始めました（現時点では申請制）。この様なサービスは今後、徐々に増えていくものと思われます。これは非常に汎用的で便利なサービスですが、教師データが学習の質を左右することは今までと変わりません。教師データを様々なパターンで試す場合や、そもそもクラウドサービスを使うまでもない案件なら、手元のパソコンで試せた方が良いのも変わりません。

今回の勉強会では、tensorflowをバックエンドに利用したkerasというDeep Learningのフレームワークを利用した画像認識についての基本を取り扱います。mnistの手書き文字認識のサンプルプログラムを動かして終わっていた方もこれを期にもう少し機械学習を一緒に学んでみましょう。

目次

• 画像データ
• 畳み込みニューラルネットワーク
• ImageDataGeneratorによる教師データの水増し
• 学習
• callback

タイムスケジュール

19:00~19:15　アイスブレイク
19:15~20:45　勉強会
20:45~21:00　LT

LT募集について

ライトニングトークとは短いプレゼンテーションのことです。
最近やったこと、勉強したこと、作ったものなどプログラム関連で発表したい人を募集します。 1人5分程度でお願いします。

開発環境

Python 3 環境の構築については下記リンクを参照のうえで事前に済ませてご参加ください。
環境の作り方

サンプルプログラムをGitHubにアップしますので、勉強会の2日前〜直前にリポジトリをクローンしておいて下さい。
サンプルプログラム

対象者

機械学習や画像認識に興味の有る方

必要なもの

Wifi接続可能なパソコン

講師

森下 功啓（もりした・かつひろ）
国立熊本高等専門学校 助教　工学博士
（略歴）2013年に熊本大学大学院博士課程を修了。専門は衛星測位, 電子回路, 環境計測。熊本大学では野生動物の追跡システムを開発し、趣味で野鳥の鳴き声を基に鳥の種類を当てるプログラムを作成した。現在は主にIoT関連の研究の傍ら阿蘇の雲海発生を予想する「うんかいったー」をTwitter上でリリースしている。 休日は読書か研究か自宅の掃除かIT系の勉強会に参加しながら過ごしている。

YouTube live

勉強会はYouTubeで配信しています

https://www.youtube.com/channel/UCrXf76sF5RUKcGpMpZASqow/live

オトナのプログラミングSlack招待（当日貼ります）

https://join.slack.com/t/mirai-tech/shared_invite/enQtMzE4MjgyOTg4ODk5LTBmMzdjMTI0Nzg3ZjA4YzEwZWNiZDNlYjA2ZGM4ZTI4OTRlMzllN2Y4NWQ0N2M2MzVkODNmOWFhZjAxZTU2OWU