概要

近年、AI（人工知能）のブームを迎え、日々ニュースではAI関連のトピックが取りざたされ、
その中でAIの最先端アルゴリズムをビジネスに適用されたいニーズも高まってきております。

そこで本研究会においては、最先端のAIアルゴリズムの実践的な理解を行うため、論文輪読＆実装会を開催いたします！
毎回テーマ別に開催しますので、初参加の方でもご参加いただけます。

今回の輪読会では、2017年11月7日にジェフリー・ヒントン氏により発表されたカプセルネットワーク(CapsNet)を扱います！

実装後は実際にビジネスに適用できそうかどうかのディスカッションができればと思います。皆様方のご参加を心よりお待ち申し上げます！

対象者

• カプセルネットワーク(CapsNet)を理解/実装したいエンジニア・学生の方

カプセルネットワーク(CapsNet)とは

カプセルネットワーク(CapsNet)とは、2017年11月7日にジェフリー・ヒントン氏によって発表され、
2017年の国際学会NIPSで大きな注目を集めた、最新の画像認識アルゴリズムです。
カプセルネットワークは個々の特徴を独立的に捉え、それぞれがどのような関係にあるのかということにまで着目します。
そのため、従来の画像認識(CNN)よりも、少ないデータセットで学習が可能と言われています。

ヒントン氏はニューラルネットワークのバックプロパゲーション、ボルツマンマシン、オートエンコーダ、ディープ・ビリーフ・ネットワークの開発者の1人であり、オートエンコーダやディープ・ビリーフ・ネットワークは、現在のディープラーニング（深層学習）へと発展しました。現在はトロント大学とGoogleで働いておられます。

対象の論文

• https://arxiv.org/pdf/1710.09829.pdf
  13日で輪読する論文になります。こちらを読んで予習して来てください！
  
• https://github.com/XifengGuo/CapsNet-Keras
  
• https://github.com/XifengGuo/CapsNet-Pytorch
  カプセルネットワークをKerasフレームワークとPytorchフレームワークで実装されたものです！
  13日の午後からは実装もやろうと思っております。
  各自事前に動かせるかどうか試していただけけるとベストです。
  

スケジュール

• 13:00~ CapsNet論文輪読会
  • CapsNetのwebサイト記事でざっと理解する。
  • 論文輪読
• 14:30~ CapsNet実装会
• 16:30~ CapsNet実装反省会・ビジネス適用検討会

CapsNet実装会では、デモ実行する環境はUbuntu16.04を予定しております。
論文の理解度や実装の進捗により急遽予定が変更となる可能性がございます。

泉大津AI研究会とは

泉大津AI研究会は、2018年4月1日に発足された団体です。
最新AI技術の実践的なビジネス適用とAI人材教育を理念としています。

アクセス

• 南海本線　泉大津駅（急行停車駅）下車、徒歩15分（難波駅（空港急行）より20分）

注意事項

• 駐車場はございませんので、当日は出来るだけ公共の交通機関をご利用いただき、ご来社くださいますようお願い申し上げます。ご協力の程よろしくお願いいたします。

論文学習に便利なツール

• 英語PDFから日本語PDFに変換するサイト
  • DocTranslator
• CapsNetの日本語の文献
  • 【Gigazine】ディープラーニングにおける「カプセルネットワーク(CapsNet)」による画像認識とは？
  • 【codExa】新基準となるか？カプセルネットワーク（CapsNet）をKeras で構築してMNISTをやってみました
  • 【原理的には可能】Dynamic Routing Between Capsules を読んだ
  • 【Qiita】CapsNetについての調べ
  • 【Qiita】CapsNet (Capsule Network) の PyTorch 実装
  • 【Qiita】カプセルネットワークはニューラルネットワークを超えるか。
  • 【データサイエンティスト(仮)】Dynamic Routing Between Capsulesを読む
  • 【IT-LIFEブログ】【AI】カプセルネットワークとは？【元論文あり】
• CapsNetの英語の文献
  • 【Youtube】Capsule Networks (CapsNets) – Tutorial

興味があるが、参加できないという方へ。。

今後の運営の参考にさせていただきますので、ぜひ「興味があるが、参加できない」枠からアンケートを記入していただければ幸いです。