【オンライン】AWS＋PyTorchで動かすMaskR-CNNハンズオン① 〜概論＋AWSの基本編〜

全3回を通して、画像内のオブジェクトにマスク（インスタンスセグメンテーション）をかける
MaskR-CNNモデルのハンズオンを実施します！


cocoデータセット(容量が50GByte程ある)を用いてトレーニングするため、トレーニングには
高性能のGPU環境が必要になります。自前で環境を整えるとなるとそれなりにコストがかかりますが、
AWS EC2インスタンスを使うことで、購入すると100万円近くする高性能GPU（NVIDIA Tesla K80）を
格安で使うことができます。

昨今、AIモデルの進歩により、トレーニングに高性能GPU環境が必要な場面が増えてきています。
そこで、お手軽に高性能GPUを使うことができるクラウド（AWS）技術を学ぶと役に立つ場面も
今後生じうると思われます。

今回のハンズオンでは全3回を通じて、割と最新の物体検出（Mask R-CNN）モデルを使った
独自データをトレーニングすることを目指します。
また、AIを使うにあたって面倒くさい環境構築（CUDA、Pytorch、Pythonなどのセットアップ）を省いた
トレーニングを行うやり方を学びます。


初回は簡単な概論の解説と、AWSを利用するにあたっての基本知識の解説を行います。
下記が全3回を通したアジェンダとなります。

　第1回　概論とAWSのログインの基礎知識
　第2回　学習済みモデルを用いた推論の実行（AWS環境下で実施）
　第3回　COCOデータセットと独自データセットを用いたMaskRCNNの学習（※第2回を受講された方のみ参加可能）

　※第1回目では基本的なAI環境が構築済みのUbuntu18.4環境を構築します。
　　AWSを使い倒している技術者の方は第2回目より参加頂いても構いません。
　　第2回目から参加の方は以下の前提を満たしておいてください。

　　必須事項
　　　- AWSアカウント作成済
　　　- EC2インスタンスの使い方を理解している、
　　　- Unixの基本的な操作（viエディタやパイプが問題なく使える）
　　　- EC2で以下の環境を構築できている必要あり
　　　　Ubuntu18.4、CUDA10.1.243、cudnn7.6.3、Pytorch1.3.1、Python3.6

6/27（土）
受付： 15:50～16:00
講義： 16:00～18:00

※
途中5分ほどの休憩を1回設ける予定です。

　今回は実装メインで進めるため、理論の説明は軽くにとどめます。
　AWS EC2インスタンスは最初から作ります。AWSアカウントについてだけ事前作成をお願いします。
　（AWSアカウント作成手順：https://aws.amazon.com/jp/register-flow/）

　自分のアカウントでAWSにログインしたあとは簡単な解説＋手順書を見ながらの構築となります。
　その際、不明な個所は随時質問を受け付けます。
　
　注意事項
　　ところどころviエディタを使う箇所があるため、
　　viエディタを使ったことがない方は、あらかじめ練習しておいてください。
　　↓下記レベルで十分です。
　　https://lib-arts.hatenablog.com/entry/master_CUI1
　　https://lib-arts.hatenablog.com/entry/master_CUI2
　　https://lib-arts.hatenablog.com/entry/master_CUI3

・MaskRCNNの概論（10分）
-> どのようなモデルなのかを簡単に解説します。

・AWSを利用するにあたって（100分）
　　SSHログイン＆公開鍵認証の簡単な仕組みについて
　　インスタンス作成(サードパーティー製を使用します)
　　作成したインスタンスへのログインテスト
　　Pythonの実行と実行時の注意点を解説

環境：AWS EC2（p2.xlarge）
OS  : Ubuntu18.04
言語：Python3.6、Pytorch1.3.7

今回は受講者の方それぞれのAWS環境を使用したハンズオンとなります。
そのため、事前に必ずAWSアカウント作成を行っておいてください。
アカウント作成手順（https://aws.amazon.com/jp/register-flow/）

アカウント作成にはクレジットカード登録などの面倒な手続きが発生するため
ハンズオン中のアカウント作成は時間的に難しいと思います。

オンライン開催とします。
Zoomを用いて主催者の画面を参加者と共有し、進行予定です。
開始30分前になったら以下のzoom部屋を起動します
随時ログインしてください。
ログイン後に手順書をダウンロードして頂くため、15分前にはログインをお願いします。

※ 部屋の詳細は申込者にご連絡します。

・クラウドを使ったAI開発を行いたい方
・物体検出系のAI開発に興味がある方
・インスタンスセグメンテーションに興味がある方
・画像のオブジェクト情報をアノテーション化して活用したいと考えている方

・基本的なPC操作に問題がない方
・Unix系OSをある程度使いこなせる方
　⇒vi、ls、pwd、cat、grep、パイプなどは知っている前提で進めます。
・Pythonの経験はある程度必要ですが、PyTorchの経験はなくても問題ありません。

※ AWSのEC2インスタンスでバリバリ開発されている方は第1回をスキップする形で大丈夫です。
⇒ これまでの開催ではリモートログインができないケースが見受けられましたので、不安のある方
は必ず第1回に参加するようにお願いします。

名前：清元邦夫
株式会社漫画パーツ生成所 代表
https://mangaparts.com/

画像処理系のお仕事を中心にやっています。

・PC
・ご自身のAWSアカウント
・【推奨】安定したネットワーク環境

・3,000円 (6/24までに支払いが確認できる場合)
・4,000円 (6/25以降の支払いの場合)
・5,000円 (受講後支払いの場合)

※ 初回はAWS利用にあたっての基本事項なので3,000円としました。
第2回、第3回はメインコンテンツのため、5,000円となります。
※ 領収書発行の際は事務手数料として追加1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします
※ 決済は下記より該当金額の購入をお願いします。
（追加費用がかかる際はBOOSTで追加ください。）
https://lib-arts.booth.pm/items/1834855

※ キャンセルにつきましては返金はできませんが、金額分のテキストの送付または、1か月以内の
別講座への参加が可能です。
↓テキストは下記より選ぶことができます。
https://lib-arts.booth.pm/items/1912668

8名（人数に合わせて調整します）

下記ページで様々なテキストが入手できるようにしています。
よろしければこちらもご検討いただけましたら嬉しいです！！
https://lib-arts.booth.pm/

エントリー先

https://liberal-arts-for-tech.connpass.com/event/177800/