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アフレル、ロボットカーでディープラーニングを学べる実践的なプログラミング教材を無償公開

2019年10月7日(月)日川 佳三(IT Leaders編集部)

アフレルとPreferred Networks(PFN)は2019年10月7日、ロボットカーを動かしながらディープラーニング(深層学習)の基礎知識を学べる実践的なプログラミング教材「実践!Chainerとロボットで学ぶディープラーニング」を共同で開発したと発表した。同日付でWebサイトにて無料で公開を開始した。

 「実践!Chainerとロボットで学ぶディープラーニング」は、ディープラーニング(深層学習)を習得するためのプログラミング教材である(図1)。PFNが山梨大学とともに開発した高等教育向け教材をベースに、ディープラーニングを初めて学ぶ社会人や学生に向けて開発した(関連記事山梨大学とPFN、深層学習の実践的知識を学べる高等教育向け教材を開発、PFNのサイトで公開)。

図1:プログラミング教材「実践!Chainerとロボットで学ぶディープラーニング」の概要(出典:アフレル、Preferred Networks)図1:プログラミング教材「実践!Chainerとロボットで学ぶディープラーニング」の概要(出典:アフレル、Preferred Networks)
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 プログラミングの教材として、ロボットカーである教育版レゴマインドストームEV3を用いる。実際に動くロボットカーを用いることで、Pythonによるプログラミングからオープンソースの深層学習フレームワークChainerまで、初学者でも楽しく学習を進めることが可能としている(図1)。

図2:プログラミング教材を用いた学習の流れ(出典:アフレル、Preferred Networks)図2:プログラミング教材を用いた学習の流れ(出典:アフレル、Preferred Networks)
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 教材は、ディープラーニングの学習機会をより広く提供し、実務領域への活用を促進するため、アフレルのWebサイトで無料で公開した(ロボットカーは別売り)。今後、応用編のコンテンツも追加していく予定である。

 なお、Chainerは、Python言語を用いたディープラーニング向けフレームワークの1つである。簡単かつ直感的に複雑なニューラルネットワークを設計できるとしている。

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