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Deep Learningを学ぶ環境を簡単に配布する

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1. Deep Learningを学ぶ環境を簡単に配布する 2016.11.11 横山重俊
2. はじめに • 背景 Deep Learningについて興味のある学生が増えている。 学べる教科書も増えている。 使えるツールも増えている。 • 目標 Deep Learningについて興味のある学生に教科書とツールを 一緒に使って実践的な学習ができる環境を簡単に提供する。
3. 問題意識 • 学生毎に自由に使ってもらえる学習環境を簡単に提供できる方法がない。 • 学生間で各自の成果を共有する環境を提供できていない。 • 効果的な学習のためには教科書と学習環境の連動が必要である。
4. 研究のアイデア • OpenStack上の仮想マシン内に学習環境を作り、そのスナップショットを 共有することで各学生毎の環境を簡単に作れる仕組みを実現する。 • 学主環境としては実践的な学習ができるJupyter notebookを用いる。 • 成果の共有はこのnotebookの共有により行う。 • 教科書との連動をはかるため「TensorFlowで学ぶディープラーニング入 門」に沿った学習環境を構築する。
5. 実験 • OpenStack @ 133.8.140.130 上の 仮想マシン内にdockerをインストール • その仮想マシン内で以下のコマンドにより Jupyter環境を構築 docker run -itd --name jupyter -p 8888:8888 -p 6006:6006 -v /root/data:/root/notebook -e PASSWORD=xxxxx enakai00/jupyter_tensorflow:0.9.0-cp27 • Githubより教科書に沿ったnotebookを git clone • git cloneしたnotebook群が教科書に沿って動作することを確認
6. 関連研究 • Jupyter, A Platform for Data Science at Scale http://www.slideshare.net/mbussonn/jupyter-a-platform-for-data-science-at- scale • Everware http://everware.xyz/ • Binder http://mybinder.org/
7. まとめ • 成果 学生毎に自由に使ってもらえる学習環境を簡単に提供できる方法を提案した。 学生間で各自の成果を共有する環境を提供できる基盤を提案した。 効果的な学習のための教科書と学習環境の連動例を示した。 • 今後の取り組み OpenStackのSnapshotイメージとして登録し学生からの利用を進める。 別方式としてJupyterhubによる学習環境提供方式についても調査する。 Notebook共有方式について検討し、実現する。（github利用、NFS利用等） 実際の講義での利用機会を提案する。