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SUMMARY:「Pythonで体験する深層学習」勉強会　第４回
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/61179
 8?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4回の内容につい
 て\n\n第4回となる今回は第3回に引き続き畳み込みニュ
 ーラルネットワークの展開を取り上げます。\n前回触
 れられなかった顔認識について解説を加えた後，\nRPN\,
  R-CNN\, Inception\, ResNet などを取り上げます。\nMNIST は 10 
 カテゴリー識別，データ画像 6 万枚\nILSVRC は 1000 カテ
 ゴリー識別，データ画像 130 万枚\nです。1000カテゴリ
 ーを超えて一般画像認識に至る道筋をつけたのが RPN\, 
 R-CNN\, ResNet になります。\n昨年12月に結果が発表された
  ILSVRC 2016 を踏まえて解説する予定です。\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\n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 de
 eplearning.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今後のスケジュール\n\n第5回 RNN，自然言語処
 理に向けて，単語の意味空間\n第6回 RNN と CNN の融合\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
 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（2016/8/25開催）\nhttps://yout
 u.be/SI_q9x47Zco\n第二回（2016/10/6開催）\nhttps://youtu.be/dJKfW-
 IReyc\n第三回（2016/11/25開催）\nhttps://youtu.be/3cb5RLIh7a4\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-navip
 lus/spml4dm\n\n\n動画\n\nhttps://www.youtube.com/playlist?list=PLl1oX4Y
 c8CJb6BIZiOGTYYcyh59coB1oh\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\nInformation\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\nUR
 L\n\n\n\n\nスライド\nChrome 推奨\nhttp://nineties.github.io/NLP-sem
 inar/#/\n\n\n動画\n\nhttps://www.youtube.com/playlist?list=PLl1oX4Yc8CJ
 ail3kBuQZJye6rKpS7hoHw\n\n\nInformation\n#ml_nlp\nhttps://twitter.com/sea
 rch?f=realtime&q=%23ml_nlp\n\n\nInformation\nNaviPlus Engineers' Blog\nht
 tp://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/playlist?list=PLl1oX4Yc8
 CJaeKmvcKYwJMuLT8dcWzGVo\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://ibisfores
 t.org/index.php?PRML\n\n\nInformation\n#ml_tora\nhttps://twitter.com/sear
 ch?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=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@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/611798?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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