BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:PythonによるRNN・LSTM入門 X-WR-CALNAME:PythonによるRNN・LSTM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:699972@techplay.jp SUMMARY:PythonによるRNN・LSTM入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181014T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181014T220000 DTSTAMP:20260419T121057Z CREATED:20181001T104233Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69997 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nPythonによるR NN・LSTM入門\n\n概要\n\n本講座のテーマはRNN・LSTM（再帰 型ニューラルネットワーク）です。講座内では、RNNやL STMのメカニズムを解説しながらKerasを用いた実装をハ ンズオン形式で行います。\n\n現在RNNは時系列データの 解析や自然言語処理の手法として使用され、機械翻訳 などにおいて大きな成果をあげています。また、自然 言語処理においては音声認識技術と合わせて音声によ る指示や会話など、多くの用途に応用されています。\ n\n本講座ではRNNの基礎をわかりやすく解説し、実際にK erasで実装することでその威力を体験していただきます 。受講後は、理論ベースでRNN・LSTMの仕組みを理解し、 実装も可能になっていることを目指します。\n\n【参加 条件】\n\nPython3の基本文法を理解している方\nKerasで単 純なニューラルネットワーク（多層パーセプトロン） を写経でも構築したことがある方\n\n\n上記の条件を満 たしていない方は以下の講座を合わせて受講していた だくことをこ検討ください。\n\nPython3の基本文法に不 安のある方は、Python入門講座\ntensorflowを用いたニュー ラルネットワーク構築のハンズオンを体験したい方は 、【tensorflowで学ぶ】ディープラーニング実装入門\nニ ューラルネットワークの基本原理を学びたい方は、【 ゼロから学ぶ】ディープラーニング理論入門\n\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\n\njupyter no tebook\nnumpy\nkeras\nmatplotlib\n\n\nこの講座で得られること\n \n\nRNN・LSTMの基本的なメカニズムとkerasによる実装方法 の習得\nRNNで何ができるか俯瞰的に捉えられる\n\n\nカ リキュラム\n\n\n系列データ\nRNNの概要・応用例\nSimpleRNN \nLSTM\nKerasによる実装\nRNNの発展\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RNNやLSTMを学びたい方\n自然言語処理や時 系列のデータを扱いたい方\n人工知能を利用した事業 などに興味がある方\n\n\n講師\n\n加藤　涼太\n東京大学 大学院にて深層学習を含む機械学習を応用する研究に 従事している。RNNを用いた分子の立体構造から物性を 予測する論文を発表。趣味で競技プログラミングにも 取り組んでいる。\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。また、ドリーム・ア ーツとリクルートテクノロジーズで人工知能を使った データ分析に従事している。\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（jupyter notebook\, keras\, nump y\, matplotlib）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「jup yter 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二回目の参加 の方\n無料\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:秋葉原駅徒歩5分 台東区台東１丁目11番4号 誠心O ビル 3F URL:https://techplay.jp/event/699972?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR