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X-WR-CALDESC:『Deep Learning』  輪読会 #11
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SUMMARY:『Deep Learning』  輪読会 #11
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68666
 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n『Deep Learning
 』 輪読会について\nディープラーニングの書籍の決定
 版と言われる本書籍をみんなで勉強する会です。\n800
 ページもの大作ですが、ディープラーニングの理解に
 必要な数学やコンピュータサイエンスの基礎を網羅し
 ているので、これからディープラーニングを学びたい
 人にとって最適の本です。\n主催者側もこの分野に関
 しては素人なので、みんなで一緒に学んでいきましょ
 う。\n使用するテキスト\n『Deep Learning』\n\n公式サイト
 （各章をダウンロード可）\nアマゾン \n日本語訳\n\n※
 会場はwifiが使えない可能性があるため、予めダウンロ
 ードしておくことをおすすめします。\nキーワード\n人
 工知能、機械学習、ディープラーニング\n前提となる
 知識\n\n線形代数の基礎\n確率統計の基礎\n\n日時\n2018年
 8月19日（日）　13:30〜16:30\nタイムテーブル\n\n\n\n時間\n
 内容\n\n\n\n\n13:30 - 13:35\n輪読会（主催団体）の説明\n\n\n
 13:35 - 13:40\n簡単な自己紹介\n\n\n13:40 - 16:30\n勉強会（途
 中休憩を挟む場合があります）\n\n\n\n前回までの内容\n
 \n\n\n\n内容\n\n\n\n\n第1回\n第2章 線形代数\n\n\n第2回\n第5
 章 機械学習の基礎（前半）\n\n\n第3回\n第5章 機械学習
 の基礎（後半）〜 第6章 深層順伝播型ネットワーク（
 後半の一部）\n\n\n第4回\n第6章 深層順伝播型ネットワ
 ーク（後半）〜 第7章 深層学習のための正則化 （後半
 の一部）\n\n\n第5回\n第7章 深層順伝播型ネットワーク
 （後半の一部）〜 第8章 深層モデルの訓練のための最
 適化 （前半）\n\n\n第6回\n第8章 深層モデルの訓練のた
 めの最適化（後半）〜 第9章 畳み込みネットワーク\n\n
 \n第7回\n第10章 系列モデリング：回帰結合型ニューラ
 ルネットワークと再帰型ネットワーク〜 第11章 実用的
 な方法論\n\n\n第8回\n第12章 アプリケーション\n\n\n第9回
 \n第13章 線形因子モデル 〜 第15章 表現学習（前半）\n\
 n\n第10回\n第16章 深層学習のための構造化確率モデル\n\
 n\n\n今回の内容\n第15章 表現学習モデル（後半）\n　講
 師：autoalgeさん\n第17章 ：モンテカルロ法\n　講師：kanS
 akamotoさん\n第18章 :  分配関数との対峙（前半）\n　講
 師：山本\n事前準備\n可能であれば今回の範囲を一通り
 読んできてください。\n読んでなくても参加可能です
 。\n参加費\n500円（部屋代・設備レンタル代として）\n
 講師をしていただける場合は無料です\n会場\nウェルフ
 ァーム杉並 第1集会室\nhttp://www.city.suginami.tokyo.jp/shisetsu
 /katsudo/shukaijo/1039444.html\n\nslack\nslackに専用ルームがあり
 ます。参加ご希望の方は管理者までメッセージをお願
 いします。
LOCATION:ウェルファーム杉並（天沼区民集会所） 第1集会
 室 杉並区天沼3-19-16
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