Deep Learning JP – Heading for Real AI

Deeplearning.jpは、Deep Learning 技術とそれを踏まえた社会の動きについて詳細に議論していくことを目的とした研究会です。

Deep Learning は機械学習アルゴリズムの1つで, 人間の脳を模した構造をもつニューラルネットワークを多層に重ねた構造をもちます. Deep Learning の大きな特徴は, 多段に重ねることによって抽象的なデータの表現を獲得することができる点で, 真の人工知能への第一歩であると考えられます.

すでに海外では盛んに研究されていますが, 知識の不足や実装面の難しさから研究をはじめるのが難しい状況です. 当研究室では週1回の研究ミーティングと研究活動を通して以下のような知見の蓄積を試みています.

  • Deep Learningアルゴリズムの研究
    • Auto-encoder系
    • RBM系
    • CNN系
  • Deep Learning輪読会の開催
  • Deep Learningに関する各種講座(レクチャーシリーズ)の提供
  • 独自Deep Learningライブラリの研究・開発
  • 既存Deep Learningライブラリの検証・拡張
    • Torch7
    • Caffe
    • Theano / Pylearn2
  • 各種アプリケーションの開発
  • GPUプログラミング
    • 並列処理方式の研究
    • CUDAコーディング
    • GPUサーバ運用
    • GPU環境の仮想化、分散処理

本ページでは, 実装方法, 最新研究に関するサーベイ資料などを公開する予定です.