BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【原理から実装まで学べる】ディープラーニ ング入門 X-WR-CALNAME:【原理から実装まで学べる】ディープラーニ ング入門 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:684216@techplay.jp SUMMARY:【原理から実装まで学べる】ディープラーニング 入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180729T103000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180729T134500 DTSTAMP:20260420T084438Z CREATED:20180709T081043Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68421 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【原理から 実装まで学べる】ディープラーニング入門\n\n概要\n\n 前半でディープラーニング及びニューラルネットワー クの仕組みをゼロから学び、後半でtensorflowを用いてそ の代表的な実装をハンズオン形式で体験してもらいま す。\n当講座の想定受講者は、Pythonの最低限の基本文 法がわかる方です。Pythonに関する基礎知識に不安のあ る方は、Python入門講座を受講してからの参加をお勧め いたします。\n\nまた、以下の講座の内容が深い理解に 役立ちますが、データ分析や機械学習自体初心者の方 でも問題なくついてこれる内容になっております。\n\n \nPythonデータ分析入門\nPythonによる機械学習入門\n\n\n現 在、人工知能の技術はめざましく発展し、画像認識、 自動運転、自然言語処理、ゲーミングAIなどあらゆる 分野において人間の能力を超えつつあります。事実、 過去5年中に多くの分野で人間の能力を上回り、20年以 内に日本の労働人口の約50%がAIに取って代わられると いう研究論文も上がっています。その全てのAIの基と なっているのがニューラルネットワーク、そしてディ ープラーニング(深層学習)です。それは簡単な実装で あらゆる複雑な分析手法より精度の高い予測モデルが 得られるほど、とてつもなく強力です。\n\n当講座の前 半では、ディープラーニングの原理及びニューラルネ ットワークの歴史、仕組みと「これまで/今/これから 」をゼロから学び、これらの大枠を俯瞰的に捉えてい きます。後半ではPythonとtensorflowによる代表的で簡単な ニューラルネットワークを構築し、深層学習の流れを ハンズオン形式で実装させて頂きます。\nディープラ ーニングとは何か？という疑問を持っていらっしゃる 方や、ディープラーニングのはじめの一歩を踏み出し たい方にとって、非常にオススメな内容となっており ます。\n\n事前準備\n\nPython3のインストールをお願いい たします。\nまた、以下のパッケージを当講座では利 用しますので、当日までに動作確認をお願いいたしま す。\n\ntensorflow\npandas\nnumpy\n\n\n※講座の進行は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講したい方は 、インストールをお勧め致します。\n\nこの講座で得ら れること\n\n\nディープラーニング及びニューラルネッ トワークの基本の習得\nPythonで簡単なディープラーニ ングが書けるようになる\n\n\n内容\n\n前半\n\n\n機械学習 の歴史\n機械学習の基本\nニューラルネットワークとは \n多層パーセプトロン\n損失関数と最適化\nディープラ ーニングのしくみ\nさまざまなニューラルネットワー ク\nニューラルネットワークの今と未来\n\n\n後半\n\n\nte nsorflowを用いた多層パーセプトロンによるディープラ ーニングの実装\n\n\n※内容は一部変更になることがご ざいます。\n\nこんな人におすすめ\n\n\n最短ルートでデ ィープラーニングやニューラルネットワークを学びた い方\nデータ分析を行う上で強力な分析手法、予測モ デルが必要な方\n人工知能の仕組み、今と未来、大枠 を掴み、世界を広げたい方\n\n\n講師\n\n吉田　拓真\n東 京大学大学院にてシステム開発の研究に従事。C++を用 いて、ライブラリを使わずに独自に深層強化学習を実 装したことをきっかけに機械学習に携わっている。現 在は、C++やPythonを用いてニューラルネットワークと機 械学習によるFXの変動予測及び自動取引ツールを開発 している。\n\n崔　一鳴\n全人類がわかる統計学の管理 人。大学にて統計学を専攻。サイトではPython、R、仮説 検定、統計の基礎の記事を中心に担当。現在は、Python やRを使い、都内の私立大学医学部で統計解析の助手や DSコンペへの参加などの活動をしている。また東京工 業大学大学院にて自然言語処理の研究にも従事。\n\n\n\ n\n\n持ち物\n\n\nPython3の実行環境と必要ライブラリ（tens orflow\, pandas\, numpy）をインストール済みのPC。\n※ イン ストールでお困りの方はinfo@to-kei.netまでご連絡いただ ければ、可能な範囲で対応致します。 \n※ 講座の進行 は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環境で受講し たい方は、インストールをお勧め致します。\n\n\n参加 費\n\n前払い\n4000円\n\n※前払いの方でキャンセルされ る場合は、開催日の3日前までのご連絡に限り、払い戻 し手数料を差し引いた金額を返金いたします。それ以 降は返金には応じ兼ねますのでご了承ください。\n\n当 日現金払い\n5000円 (受付時にお支払いください)\n\n領収 書\n\n前払いの方\n PayPal発行の受領書が領収書となりま す。 受領書ページは、PayPalの支払い完了ページで「印 刷用受領書を見る」をクリックすると表示されます。 （当社よりの重複しての領収書発行は行えません。個 別の領収書を必要としている方は、当日払いの方から お申し込みいただければと思います。)\n\n\n当日払いの 方\n受付時に領収書が必要な旨と、メールアドレスを スタッフまでお申し付けください。 翌日以降に、領収 書をメールにて送付いたします。\n\n受付・入場時間\n\ n開始の15分前から\n\n問い合わせ\n\nイベントに関する お問い合わせはinfo@to-kei.netまでご連絡ください。\n\n注 意事項\n\n\n講義のコンテンツは全て「全人類がわかる 統計学」に帰属していますので、複製はご遠慮くださ い。\n個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮 ください。\nリクルーティング、勧誘、採用活動など 、目的に沿わない行為につきまして、主催者が相応し くないと判断した場合は即刻退出処分とします。全員 が気持ちよく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願 い致します。\n\n\n全人類がわかる統計学とは\n\n統計学 の学習サイト、全人類がわかる統計学を運営、管理し ている団体です。統計学とその関連分野について、出 来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということ を目指して活動しています。\n LOCATION:渋谷駅徒歩5分 東京都渋谷区南平台町2-6 南平台ヒ ルス303 URL:https://techplay.jp/event/684216?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR