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 ーニングその3
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SUMMARY:機械学習　名古屋　第5回勉強会　ディープラーニ
 ングその3
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/59009
 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n☆★☆★☆
 ★　（有）来栖川電算様にスポンサーになって頂きま
 した　☆★☆★☆★\n☆★☆★☆★　参加費無料です
 。懇親会も予算に収まれば無料です^^　☆★☆★☆★\n
 前回に続き、TensorFlowを使ったディープラーニングの勉
 強会を行います。\n\n今回のテーマは、「word2vec と RNN
 」です。\n\n\n前回の勉強会では、Deep MNIST for Experts( http
 s://www.tensorflow.org/versions/r0.8/tutorials/mnist/pros/index.html )の
 畳み込みニューラルネットワークのハンズオンを行い
 ました。講師は前回に引き続き、antimon2さんに行って
 頂きます。\nディープラーニングの勉強したい方は、
 ぜひ、ご参加ください。\n前回、参加されなかった方
 も、お気軽にご参加ください。\n前回の資料等は下記
 より確認できますので、TensorFlowでの実装を行っておい
 て頂ければと思います。\n\n第4回資料　ディープラー
 ニングその２\nhttp://antimon2.github.io/MLNGY_201605/slides/Chapter
 6_ConvolutionalNeuralNetwork.slides.html\nhttp://nbviewer.jupyter.org/git
 hub/antimon2/MLNGY_201605/blob/master/TF-MNIST-CNN.ipynb\n\n第3回資料
 　ディープラーニングその１\nhttp://antimon2.github.io/MLNGY_
 201604/slides/Chapter2_FeedforwardNeuralNetwork.slides.html\nhttp://antim
 on2.github.io/MLNGY_201604/slides/Chapter3_StochasticGradientDescent.slid
 es.html\nhttp://nbviewer.jupyter.org/github/antimon2/MLNGY_201604/blob/ma
 ster/TF-MNIST-3LP.ipynb  \n会場や会費について\n会場は前回
 に引き続き、昭和生涯学習センター（視聴覚室）で70
 名参加できます。\n会費は無料です。\n懇親会について
 \n懇親会は会場近くのインドカレー料理屋さんにて行
 います。予算に収まれば無料です。\n美味しい本場の
 カレーが食べれますよ。楽しく歓談しましょう。\n1. 
 「深層学習」読書会\n深層学習 (機械学習プロフェッシ
 ョナルシリーズ)  \n第7章「再帰型ニューラルネット」 
 \n2. TensorFlow ミニ・ハンズオン\n公式チュートリアルの 
 Vector Representations of Words をベースに、TensorFlow で簡単な
  word2vec モデルを構築する。\n\nTensorFlow は、直接インス
 トール or DockerイメージDL で準備しておいてください。
 \nDownload and Setup\nDocker\nDocker Toolbox (for Mac or Windows)\nDocker
  for Mac and Windows β（Docker 公式ブログ記事 を参考に）\np
 yenv-virtualenv + TensorFlow 環境設定覚書（公式以外の方法
 の紹介 by antimon2）\n\n\n前回・前々回参加されていない
 方は、できれば TensorFlow 公式チュートリアル初級編で
 ある MNIST For ML Beginners、および/または 前々回のミニ・
 ハンズオン（先述の第3回資料参照）を一通り動かして
 みてください。\n\n※ハンズオン用資料公開しました！
 → TensorFlow による Word2Vec 実習\n　（正常に表示されな
 い場合→ nbviewer による変換）\n3. 発表（時間が余れば
 ）\n何か発表をしていただける方は、ご連絡をお願い
 します。\nRNN/CNN/ディープラーニングに限らず、テーマ
 はどんな内容でも結構です。\n・Hiro Miwa\nmnistをCNNで学
 習したモデルで、WEBアプリで書いた数字を予測する
LOCATION:昭和生涯学習センター（視聴覚室） 名古屋市昭
 和区石仏町１丁目４８
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