BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【全4回】【初・中級者向け】TensorFlowで学ぶデ ィープラーニング・CNNの理論と実装 #14 X-WR-CALNAME:【全4回】【初・中級者向け】TensorFlowで学ぶデ ィープラーニング・CNNの理論と実装 #14 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:684270@techplay.jp SUMMARY:【全4回】【初・中級者向け】TensorFlowで学ぶディ ープラーニング・CNNの理論と実装 #14 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180722T160000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180722T180000 DTSTAMP:20260501T015910Z CREATED:20180709T140310Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68427 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n内容概要\n ディープラーニングが流行っているようなので気にな る方も多いかと思い、企画させて\nいただいています 。\nこれまでは1〜2回にCNNまでの理論展開の話とTensorFlo wの実装の話を詰め込んで\nいましたが、分量が多過ぎ て時間内に消化できないとの声を多数頂きましたので 、4回\nコースにリニューアルいたしました。\n\n概論1 時間、理論面4時間、実装説明1〜2時間、演習1〜2時間 ほどの時間配分で実施\nできればと思っています。\n\n1 ヶ月で基本的なニューラルネットワークやCNNの理論的 な内容の理解に加えて、TensorFlow\nを用いたコードの解 説や演習を通して実装面もご理解いただけるようにで きればと考えて\nいます。\n\n\n\n身につく内容\n・機械 学習とディープラーニング（深層学習）の違いが説明 できるようになります\n・線形回帰からニューラルネ ットワーク、ディープラーニングまでのモデル拡張の 流れに関して理解できます\n・TensorFlowの基礎的な使い 方が理解できます\n・CNN（畳み込みニューラルネット ワーク）を理論的に理解することが可能になります\n ・AlexNetやVGGNetなどの有名なネットワーク構造について の理解とその実装について理解できます\n\n\n\n開催日 程（分量多いので4回で行います）\n7/22(日)、7/29（日） 、8/5（日）、8/12（日）\n受付：15:50〜16:00\n講義：16:00 〜18:00\n\n※\n4回中1~2度くらいの欠席であれば個別でフ ォローアップ会を実施しますので、どうしても1~2日\n 合わないという方はご相談いただけますと嬉しいです 。\n\n\n\n会場\n水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺\n千 代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F\n\n\n\nカリキュラム（ 4回分のアジェンダです）\n・ディープラーニング入門\ n 　ディープラーニングの歴史\n 　機械学習とデ ィープラーニングの違い\n 　ディープラーニングの アルゴリズムの種類\n 　ディープラーニングの実用 例\n\n・TensorFlowとは、環境構築\n　　他のディープラー ニングライブラリとの比較\n　　TensorFlowとは\n　　環 境構築、サンプルコードやサンプルデータのダウンロ ード\n\n・高校数学の復習＆演習\n　　様々な関数（対 数関数、指数関数 etc）\n　　行列の演算（和と積）\n 　　微分の定義と公式の復習\n　　演習（ニューラル ネットワークの理解に必要なものを中心にピックアッ プ）\n\n・線形回帰からニューラルネットワークへの流 れ\n　　代表的な識別規則の構成法\n　　教師あり学習 と学習/推論\n　　関数近似の学習を行うにあたっての3 ステップ\n　　線形回帰問題の学習方法\n　　ニューラ ルネットワークへのモデルの拡張\n\n・CNNの理論理解、 TensorFlowチュートリアルを使ってのハンズオン\n 　MNI ST分類問題\n　　ソフトマックス回帰を用いたMNIST分類 をTensorFlowで動作させる\n　　CNNを用いたMNIST分類をTenso rFlowで動作させる\n　　CNNの理論の解説\n　　TensorFlowの コードの解説\n\n・TensorFlowの実装例の解説、画像認識 への応用\n　　AlexNetのfinetutingを17flowersやDogs Vs Catsなど のデータセットで動かします。\n　　進捗見て時間が あればその他の実装例の解説なども取り扱えればと思 います。\n\n※講座内容は若干変更となる場合がありま す\n\n\n\n対象者\n・高校数学は大体は把握している方（ アジェンダに入ってますが、あくまで復習程度です）\ n・実務で深層学習（ディープラーニング）を活用した い方\n・ディープラーニングを用いた人工知能系のプ ロジェクトに興味がある方\n\n\n\n講師プロフィール\n東 大工学部卒。\nデータ分析/AI開発の仕事の経験は7年ほ どで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。\n また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメ イン知識も豊富。\n初心者向けの指導実績も多く、1\,00 0名近い。\n\n\n\nサブ講師プロフィール（理論側の解説 を担当します）\n2016年より横浜薬科大学に在学。\n薬 に関する研究をすることを目標に日々勉強を重ねてい る。\n1年次に必修科目である基礎統計学の単位を取得\ , 医療分野での応用を見据えて更なる学習に努めてい る。\n4月より基礎統計について50名ほど指導したが、 初学者向けの理論的な説明が『丁寧でわかりやすい』\ nと高い満足度を得ている。\n\n\n\n当日のお持物\n・ノ ートとペン\n・ノートPC\n=> ある程度のスペックは欲し いので、5年以内に購入したくらいのものだと嬉しいで す。\n=> また、Windowsよりもmacの方が環境構築が楽なの でオススメです。\n\n\n\n費用\n上記記載の通りです。\n 割引に関しましては、女性の少ない業界なので女性の 参加者の割引と、懐事情を鑑みて25歳以下の\n参加者へ の割引をさせていただければと思います。\n\n\n\n当日 までの事前学習\nPython+Anaconda付随のライブラリ+TensorFlow を利用できるようにしてきてください。\n（当日はJupyt erでTensorFlowを動かします。）\nインストールがわから ない方は、別途ご相談いただければ対応致します。\n\n \n\n領収書\n領収書の発行も可能ですのでご希望の方は その旨お申し付けいただければと思います。\n（個人 で気軽に参加できるようにという価格設定なので、領 収証発行の際は追加で2\,000円の\nお支払いをよろしく お願いいたします。）\n\n\n\n備考\n・どうしても都合の 合わない日程がある場合は個別でフォローアップ会を 実施しますので、半分以上出席\nできる方は気軽にご 相談いただけますと嬉しいです。\n\n・半分も出れない という方も教材ベースの自習中心でよければ同内容、 同金額で個別指導を行えればと\n考えていますので、 気軽にお問い合わせいただけますと嬉しいです。\n LOCATION:水道橋駅周辺 千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F URL:https://techplay.jp/event/684270?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR