株式会社アフレル（本社：福井県福井市、代表取締役社長：小林靖英、以下「アフレル」）と株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：西川徹、プリファードネットワークス、以下「PFN」）は、深層学習（ディープラーニング）技術の学習機会の提供および実務領域への活用促進を目的に、ロボットカーを動かしながら深層学習技術の基礎知識を学ぶことのできる、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」を共同開発しました。

この教材は本日よりWEB (https://ai.afrel.co.jp/chainer.html) にて無料公開しています。

AIのビジネス活用が大きな注目を集める一方、初学者が機械学習・深層学習技術の理解を深めるために自由に利用できる日本語教材は未だ少ない状況です。アフレルとPFNは、PFNが国立大学法人山梨大学との共同研究によって開発した、深層学習を応用する実践的知識を学習するための高等教育向け教材をベースに、深層学習を初めて学ぶ学生や社会人向けに、ロボットカーである教育版レゴ? マインドストーム? EV3を用いたプログラミング教材を共同開発しました。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です。

この教材は、深層学習の正しい知識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、無料公開することにいたしました。今後、応用編のコンテンツも追加していく予定です。

＊教材概要

• 名称：「実践！Chainerとロボットで学ぶディープラーニング」
• URL：https://ai.afrel.co.jp/chainer.html
• 対象：機械学習や深層学習をこれから学びたいと考えている社会人、高等教育の学生（主に初学者を対象）
• 特長：
  • 大学の授業や自主学習などで広く利用されることを目的に、無料で利用できる（ロボットカーは別売りです）
  • 実物（ロボットカー）を動かすことで、深層学習を活用する効果を体感できる
  • 「Chainer」「深層学習」「Python」の基礎を初学者が段階的に学習できる
• 学習の流れ：

株式会社アフレル 代表取締役社長　小林靖英よりコメント

未来に向かう重要な基盤となりつつある深層学習の研究と実用において、世界を牽引するPreferred Networksと共に、ロボティクスを融合させた深層学習教材を開発しました。「先進技術をロボットの動きで見える化する」この教材は、技術への興味を高め、学習成果を明らかにすることで、実践的な知識獲得を可能とします。今回の教材が人材育成現場のみなさまの人づくりへの一助となり、アフレルが目指す30年後の明るい未来社会づくりにつながること、また教育分野における新しい取り組みとなることを期待しております。

株式会社Preferred Networks　代表取締役社長 最高経営責任者　西川徹よりコメント

いまプログラミングは大きなパラダイムシフトを迎えつつあります。PFNでは、あらゆる世代の方が正しいプログラミングの知識を身につけ、理解を深めるための教育支援に力をいれています。今回、教育分野に知見を持つアフレルと一緒に、ロボットカーを使った深層学習の教材を開発できたことを嬉しく思います。教材テキストの開発にあたっては、山梨大学の牧野先生、西﨑先生にご協力いただきながら、PFNの深層学習エンジニアが学習の流れから考え、楽しみながら段階的に深層学習を学んでいけるよう工夫しました。大学生・社会人向けの内容ではありますが、興味ある高校生や中学生にもぜひ読んでいただきたいと思います。

【オープンソースの深層学習フレームワークChainer™について】　http://chainer.org/

PFNが開発・提供するChainerは、Pythonベースの深層学習（ディープラーニング）向けフレームワークとして、“Define-by-Run”の手法を通じてユーザーが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するための高い柔軟性とパフォーマンスを兼ね備えています。2015年6月にオープンソース化されたChainerは、最も普及している深層学習フレームワークの1つとして、学術機関だけでなく、深層学習がもたらすメリットを現実世界のアプリケーションや研究に活用するための柔軟なフレームワークを求める産業界の多くのユーザーに支持されています。

Chainerは、最新の深層学習研究の成果を迅速に取り入れ、ChainerRL（強化学習）/ChainerCV（コンピュータ・ビジョン）/ChainerUI（学習ログの可視化）/Chainer Chemistry（化学、生物学分野のための深層学習ライブラリ）などの追加パッケージ開発、Chainer開発パートナー企業のサポートなどを通して、各分野の研究者や実務者の最先端の研究・開発活動を支援していくことを目指しています。