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X-WR-CALDESC:ゼロから作るDeep Learning輪読 AND 勉強会「6章 学
 習に関するテクニック前半」
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 習に関するテクニック前半」
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SUMMARY:ゼロから作るDeep Learning輪読 AND 勉強会「6章 学習
 に関するテクニック前半」
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/61201
 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nLT歓迎！！\n
 章の発表があり終わり次第解散。\n発表などなければ
 その後の時間は各自もくもくする時間にする予定です
 。\n下記より実装してみてLTする方も大募集！！\n初心
 者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。\nhttp://
 qiita.com/taizan/items/cf77fd37ec3a0bef5d9d\n\nChainerを用いた"ボケ
 る"ニューラルネットの実装\nhttp://qiita.com/butsugiri/items/a
 c4d336c65938d9cbe57\n\nCNNとRankNetを用いた画像の順序予測(ラ
 ブライブ!のキャラクター順序予測を例に)\nhttp://szdr.hat
 enablog.com/entry/2016/12/05/000248\n\nChainerでサクッとニューラ
 ル英日翻訳を試してみた\nhttp://nihemak.hatenablog.com/entry/20
 16/12/06/010550\n\nランク学習のListNetをChainerで実装してみ
 た\nhttp://qiita.com/koreyou/items/a69750696fd0b9d88608\n\nDeepLearning
 を使って人を笑顔にする\nhttp://qiita.com/dsanno/items/d3bb8375
 285c0ea1e6d9\n\n(Chainer) DNC(Differentiable Neural Computers)で文字
 列の学習&生成\nhttp://qiita.com/hatoo@github/items/784fe8f5deea64e0
 ff73\n\nDNN-CRFをChainerで作って音楽のコード進行認識\nhttp
 ://qiita.com/xiao_ming/items/c25642d9d095964410fd\n\nChainerを使って
 写真を新海誠さん風イラストに画風変換する\nhttp://null
 null.hatenablog.com/entry/20161214styletransfer\n\nペンパイナッポ
 ーとアッポーペンを識別する(ChainerでYOLO ver2)\nhttp://qiit
 a.com/ashitani/items/566cf9234682cb5f2d60\n\nTwitter社が発表した超
 解像ネットワークをchainerで再実装\nhttp://hi-king.hatenablog
 .com/entry/2016/12/18/094146\n\n持ち物\n実装をされる方はPC(mac
 かlinux推奨)\nゼロから作るDeep Learning\n――Pythonで学ぶ
 ディープラーニングの理論と実装\nhttps://www.oreilly.co.jp/
 books/9784873117584/\n対象\n人工知能を１から始めたい方、
 考えてる方\n人工知能に少し興味のあるプログラマ\n参
 加費\n1000円（会場費）\n開催場所\nコワーキングスペー
 ス秋葉原 Weeyble（ウィーブル)\nhttp://weeyble.com/\n\n東京都
 千代田区神田須田町２丁目１９−２３(野村第３ビル４
 階)\n秋葉原駅電気街口または中央改札口より徒歩3分。
  都営新宿線 岩本町駅徒歩3分、銀座線 神田駅6番出口
 徒歩2分\n※内装工事や設備購入がまだ完了していない
 ため、ご不便をおかけする場合もございます。\n\nその
 他\n途中参加や途中退出は自由です。\n電源、Wi-Fiはあ
 ります。\n一緒に運営してくださる方募集してます。\n
 \nグループ\nhttps://www.facebook.com/groups/1515619948454253/\n資料
 もこちらに貼る予定です。また質問などご自由にどう
 ぞ。\nスケジュール\n2章　パーセプトロン：12/6火\n3章
 　ニューラルネットワーク：12/13\,12/20火\n4章　ニュー
 ラルネットワークの学習：12/27\,1/10火\n5章　誤差逆伝
 播法：1/17\,1/24火\n6章　学習に関するテクニック：1/31 
 ●\,2/7火\n7章　畳み込みニューラルネットワーク：2/14\
 ,2/21火 ●\n8章　ディープラーニング：2/28火
LOCATION:コワーキングスペース秋葉原 Weeyble（ウィーブル)
  東京都千代田区神田須田町２丁目１９−２３  (野村第
 ３ビル４階)
URL:https://techplay.jp/event/612019?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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