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SUMMARY:Chainer初心者向けハンズオン＠さくらインターネッ
 ト大阪本社
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/65463
 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n＊＊　本イ
 ベントはハンズオン形式で進行します　＊＊\nPreferred N
 etworks社が開発した日本製の深層学習フレームワーク「
 Chainer」を用いた画像分類を、実際に同フレームワーク
 を操作しながら習得いただきます。\n\nもっとも簡単な
 深層学習の利用法として、訓練済モデルを用いた任意
 画像を分類を行います。\n手書き数字文字データセッ
 トMNISTを用いて、新たなニューラルネットワークを訓
 練していただきます。\n\n本ハンズオンは深層学習フレ
 ームワークの利用例に主眼をおいたものであり、機械
 学習のアルゴリズムなどに関する詳細な説明は行いま
 せん。予めご了承ください。\n対象者\n\nChainer を利用
 してみたい方\n機械学習や深層学習に興味があり、具
 体的な取り組みをはじめたい方\n各種アプリ（スマー
 トフォン、Web）へ機械学習・深層学習の組み込みを検
 討したい方\n\n必要スキル\n\nPython（もしくはそれに相
 当する）言語によるプログラミング経験\nLinux環境の操
 作知識（テキストファイルの編集、シェル操作）\n\n参
 加費用\n無料\nタイムスケジュール\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n13時00
 分\n受付開始（開場）\n\n\n13時30分\n開会\n\n\n13時40分\n
 ハンズオン開始\n\n\n18時00分\n終了予定\n\n\n\nアジェン
 ダ\n※当日のハンズオン進捗等を考慮の上、変更する
 場合があります\n\n本ハンズオンについて\nはじめての 
 Chainer: 深層学習による画像の分類\n　　　VGG16について
 \n　　　訓練済みモデルを利用した画像分類\n　　　出
 力結果の利用方法\nニューラルネットワークによる画
 像分類： 訓練・利用の基礎\n　　　MNISTデータセット
 とは？\n　　　MNISTデータセットの内容を確認する\n　
 　　使用するネットワーク構造の定義\n　　　ニュー
 ラルネットワークを訓練する\n　　　訓練済みニュー
 ラルネットワークによる予測\nまとめ\n\n予定環境（予
 定）\n\nPython 3.x\nChainer 2.0\nJupyter Notebook\n ※さくらイン
 ターネットより実習環境を提供いたします\n\n講師\nさ
 くらインターネット株式会社　高火力コンピューティ
 ングチーム　長谷川\n持ちもの\n\nノートパソコン（Web
 ブラウザ、SSH、VNCクライアントなどが利用できるもの
 ）\nさくらのクラウド上の「実習環境」へ接続するた
 めに使用します\n御名刺 1枚\n\nその他\n当社のFacebookペ
 ージやTwitterでのツイート、また、参加者のブログなど
 に顔等が写りこんでしまう可能性があります。あらか
 じめご了承ください。\nさくらインターネットでは、
 取得した個人情報を弊社が定める「個人情報の取扱い
 について」 に従って適正に管理します。\n当社の個人
 情報保護方針について: https://www.sakura.ad.jp/privacy/\n運営
 担当\nさくらインターネット株式会社 村上 友美
LOCATION:さくらインターネット 大阪本社  大阪府大阪市北
 区大深町4−1 (グランフロントタワーA 35階)
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