BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:「Pythonで体験する深層学習」勉強会　第３回 X-WR-CALNAME:「Pythonで体験する深層学習」勉強会　第３回 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:603763@techplay.jp SUMMARY:「Pythonで体験する深層学習」勉強会　第３回 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20161125T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20161125T213000 DTSTAMP:20260410T110912Z CREATED:20161020T120021Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/60376 3?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第三回の内容につ いて\n\n\n第三回となる今回は畳み込みニューラルネッ トワークを取り上げます取り上げます。\n 顔認識を 題材にして，従来手法との違いを確認します。\n そ の上で，多層化することで何が変化するのかを理解す ることを目指します。\n時間が許せば，各自持ち寄っ た写真実際に認識させるデモを行ないます。\n各自１ 枚以上の写真または画像を持参してください。風景画 でも人物画で\nも結構ですが著作権，肖像権には配慮 をお願いします。また，公序良俗に\n反するような（ 肌色の部分が多いような）画像はご遠慮ください。\n\n \n畳み込みの基礎概念\n\nストライド，パディング，カ ーネルサイズの関係\nカーネルの形状\nLRN\nバッチ正規 化\n最大プーリング\nデータ多化\nim2col\n\n\n\n提案され ているモデル\n事前学習であらかじめ訓練されたモデ ルをファインチューニングします\n\nルネット５\nZF ネ ット\nGoogLeNet (InceptionV1\, V2\, V3)\nVGG\nResNet\nR-CNN\nFast RCNN\ nFaster RCNN\n\n\n\n\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\nKeras\nTensorFlow\nChainer\nのいずれかを用いる予定です\n\ nご自身でインストールできない方は deeplearning.w.python@g mail.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\n第三回 ５章 深層学習の現在（今回）畳み込 みニューラルネットワークの理解\n第四回 ５章 リカレ ントニューラルネットワーク\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\nDGLab\, 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過去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。\n第 一回（8/25開催）\nhttps://youtu.be/SI_q9x47Zco\n第二回（10/6開 催）\nhttps://youtu.be/dJKfW-IReyc\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/takashi-miyamoto-naviplus/spml4dm\n\n\n動画\n\nhtt ps://www.youtube.com/playlist?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#study_np ※今回の勉強会用のハッシュタ グです。\nhttps://twitter.com/search?f=realtime&q=%23study_np\n\n\nIn formation\nNaviPlus Engineers' 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\nChrom e 推奨\nhttp://nineties.github.io/NLP-seminar/#/\n\n\n動画\n\nhttps:/ /www.youtube.com/playlist?list=PLl1oX4Yc8CJail3kBuQZJye6rKpS7hoHw\n\n\nIn formation\n#ml_nlp\nhttps://twitter.com/search?f=realtime&q=%23ml_nlp\n\n \nInformation\nNaviPlus Engineers' Blog\nhttp://tech.naviplus.co.jp/categ ory/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Chrom e\nhttp://nineties.github.io/prml-seminar/#/\n\n\n動画\n全23回\nhttps ://www.youtube.com/playlist?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\nInfor mation\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.git hub.io/math-seminar/\n\n\n動画\n全18回\nhttp://www.youtube.com/playli st?list=PLzJWjr7AvxH0YYpi2uAH_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@gm ail.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/603763?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR