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X-WR-CALDESC:「Pythonで体験する深層学習」勉強会　第２回
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SUMMARY:「Pythonで体験する深層学習」勉強会　第２回
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/59909
 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n「Pythonで体
 験する深層学習」勉強会\n2016年7月にコロナ社から出版
 された「Pythonで体験する深層学習」を教科書に、著者
 の浅川伸一先生による講義スタイルの勉強会です。\n\n
 \n勉強会で使用した講義資料や動画は公開予定です。\n
 \n\n参加者希望の方はスタートアップアンケートに回答
 をお願いします。\nスタートアップアンケート \n\n\n勉
 強会のプロジェクトページを作成いたしました(2016年8
 月22日)。\n当日までの準備についての情報が記載され
 ていますので，御覧ください。\n\n\n第二回の内容につ
 いて\n\n第二回 ４章 深層学習理論\n\n第4章は大きく3つ
 の話題に分けられます。\n\n畳み込みニューラルネット
 ワーク CNN\nリカレントニューラルネットワーク RNN\n確
 率的勾配降下法の高速化\n\n従いまして4章は強化学習
 を除けば現在中心となっている話題の根幹をなす基礎
 技術となります。\n前回のスタートアップアンケート
 から Theano は除外しても良いかと考えています。\n\n本
 勉強会で取り上げてほしい内容やコメントがございま
 したら\ndeeplearing.w.python@gmail.comまでお知らせください
 。\n準備\nノートパソコンをご持参ください。もちろん
 なくても構いません。\n以下のインストールがなされ
 ていると実習が円滑になります。\n\nPython\nscipy\nnumpy\nma
 tpliblib\nTensorFlow\nChainer\njupyter (ipython notebook)\n\nご自身で
 インストールできない方は deeplearning.w.python@gmail.com\nま
 で自前にご相談ください。\nまた知識としては\n\n微分
 積分\n線形代数\n統計学\nPython のプログラミング経験\n\
 nあれば理解が促進されます。\nどうぞよろしくお願い
 いたします。\n教科書\n\nこの勉強会の教科書は、コロ
 ナ社から出版された「Pythonで体験する深層学習」です
 。予習復習にご活用いただければと思います。\n８月
 ５日時点でのerrata 情報が本書のサポートページに掲載
 さています。併せてご覧ください。\n\n教科書の章立て
 \n\nはじめに\nPython\nニューラルネットワークの基盤と
 なる考え方\n深層学習理論\n深層学習の現在\n深層学習
 の展開\nおわりに\n\nスケジュール\n\n第一回 １〜３章 
 はじめに、Python、ニューラルネットワークの基盤とな
 る考え方\n第二回 ４章 深層学習理論（今回）\n第三回 
 ５章 深層学習の現在\n第四回 ６章 深層学習の展開\n\n
 注意\nこの勉強会の開催に関する情報は、connpass のこ
 のページに書かれている情報がオリジナルです。\n他
 の勉強会情報サイトで紹介された場合でも、参加登録
 や最新情報の確認は直接このページで行ってください
 。（主催者は connpass 上の情報しか管理していません）
 \n会場には若干の電源タップがありますが、参加者全
 員分のコンセントは無いと思われます。\n\n動画配信な
 どの都合で、一部のコンセントは運営側が優先的に使
 用します。ご了承ください。\nコンセントは参加者の
 間でお互い譲り合ってご使用下さい。運営側で特に調
 整はしません\n可能であれば分岐可能な電源タップを
 お持ちください。\n\nアジェンダ\n\n\n\n時間\n内容\n補足
 \n\n\n\n\n18:30-19:00\n入場\n\n\n\n19:00-19:10\n挨拶、諸連絡\nDGL
 ab\, NaviPlusより挨拶と諸連絡\n\n\n19:10-21:00\n講義\n途中、
 休憩予定\n\n\n21:00-21:30\n退出\n\n\n\n\n会場\n今回は【会場
 1】デジタルガレージセミナールーム(9F)で開催します\n
 【会場1】デジタルガレージセミナールーム\n\n住所： 
 東京都渋谷区恵比寿南3-5-7 代官山DGビル（デジタルゲ
 ートビル 9F）\n\nURL： http://www.garage.co.jp/ja/access/\n\n\n代
 官山DGビル1Fファミリーマートの向かって右隣の入り口
 より入館し、そのままエレベータで9Fに上がって下さ
 い。9F受付右隣に勉強会会場への看板に従い入室して
 下さい。 \n\n今回はconnpassの受付表を発行するので、受
 付でconnpass受付番号をお知らせください。\n来館者用の
 名札に使用するので、名刺をお持ちの方は名刺をご持
 参ください。\n9Fセミナールーム入り口は 18:30〜19:15、
 休憩時、退室時は開放します。 それ以外に入退室が必
 要な場合は、カードを首から下げた係員に相談下さい
 。 \nWi-fiの提供はありますが、混線する可能性があり
 ますので、所持している方は各々持って来ていただい
 た方が良いです。 \n電源の数及び場所が限られる為、
 必要があれば延長コードや電源タップの持参をお願い
 します。\n飲料の持込みは可能です。 \n勉強会が終わ
 り次第会場の原状復帰を行う必要があります。少々煩
 いですが容赦下さい。片付け最中の講師への質問等は
 して頂いて問題ありません。片付け終了後は速やかに
 退出お願いします。\n\n【会場2】Open Network Lab セミナー
 ルーム\n\n住所： 東京都渋谷区恵比寿南3丁目5番7号 代
 官山DGビル2F\n\nURL： https://onlab.jp/company/access/\n\n\n代官
 山DGビル1Fファミリーマートの向かって左隣のエスカレ
 ータにより2Fに上がって下さい。エスカレータを下り
 、右へ20m程歩いた所に入り口があります。\n\n飲料の持
 込みは可能です。\n電源の数及び場所が限られる為、
 必要があれば延長コードや電源タップの持参をお願い
 します。\n\n参加費\n\n勉強会：無料\n\n過去の勉強会\n
 第一回（8/25開催）\n第一回の勉強会にご参加頂けなか
 った方はこちらの動画をご参考ください。\nhttps://youtu.
 be/SI_q9x47Zco\nその他勉強会\n2015年 統計処理及び機械学
 習に基づくデータマイニング勉強会（全06回）\n\n\n\n内
 容\n補足\nURL\n\n\n\n\nスライド、ハンズオン資料\n発表資
 料(PDF)、ハンズオン資料(IPython notebook)\nhttps://github.com/ta
 kashi-miyamoto-naviplus/spml4dm\n\n\n動画\n\nhttps://www.youtube.com/pl
 aylist?list=PLl1oX4Yc8CJb6BIZiOGTYYcyh59coB1oh\n\n\nInformation\n#ml_nlp 
  ※前勉強会用のハッシュタグです。暫くの間利用致し
 ます。\nhttps://twitter.com/search?q=%23ml_nlp\n\n\nInformation\n#stud
 y_np ※今回の勉強会用のハッシュタグです。\nhttps://twit
 ter.com/search?f=realtime&q=%23study_np\n\n\nInformation\nNaviPlus Engine
 ers' Blog\nhttp://tech.naviplus.co.jp/category/announce/\n\n\n\n2014年 
 機械学習に基づく自然言語処理勉強会（全05回）\n\n\n\n
 内容\n補足\nURL\n\n\n\n\nスライド\nChrome 推奨\nhttp://nineties
 .github.io/NLP-seminar/#/\n\n\n動画\n\nhttps://www.youtube.com/playlist
 ?list=PLl1oX4Yc8CJail3kBuQZJye6rKpS7hoHw\n\n\nInformation\n#ml_nlp\nhttps
 ://twitter.com/search?f=realtime&q=%23ml_nlp\n\n\nInformation\nNaviPlus E
 ngineers' Blog\nhttp://tech.naviplus.co.jp/category/announce/\n\n\n\n2014
 年 パターン認識と機械学習勉強会（全23回）\n\n\n\n内
 容\n補足\nURL\n\n\n\n\nスライド\n要Chrome\nhttp://nineties.github
 .io/prml-seminar/#/\n\n\n動画\n全23回\nhttps://www.youtube.com/playli
 st?list=PLl1oX4Yc8CJaeKmvcKYwJMuLT8dcWzGVo\n\n\n参考資料\nパター
 ン認識と機械学習 上下 - ベイズ理論による統計的予測
 \nhttp://ibisforest.org/index.php?PRML\n\n\nInformation\n#ml_tora\nhttps:
 //twitter.com/search?f=realtime&q=%23ml_tora\n\n\n\n2013年 プログラ
 マの為の数学勉強会（全18回）\n\n\n\n内容\n補足\nURL\n\n\
 n\n\nスライド\n要Chrome\nhttp://nineties.github.io/math-seminar/\n\n
 \n動画\n全18回\nhttp://www.youtube.com/playlist?list=PLzJWjr7AvxH0YYp
 i2uAH_QHLaSJQ5fZrR\n\n\n\nご質問／ご相談\n本勉強会の事務局
 は、ナビプラス株式会社とDGLabが運営しています。\n何
 かございましたら、\n\n講義内容やハンズオン環境構築
 などについては deeplearning.w.python@gmail.com まで\n勉強会
 の運営などそれ以外に関しましては、ナビプラス株式
 会社 梅染充男(@dr4caena)宛　もしくは、service@naviplus.co.jp
  まで\n\nご連絡をお願い致します。
LOCATION:デジタルガレージセミナールーム 東京都渋谷区
 恵比寿南 3-5-7 (代官山デジタルゲートビル9階)
URL:https://techplay.jp/event/599091?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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