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X-WR-CALDESC:ディープラーニングの基礎講座！ -超人的なニ
 ューラルネットの学習方法を把握しよう-
X-WR-CALNAME:ディープラーニングの基礎講座！ -超人的なニ
 ューラルネットの学習方法を把握しよう-
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SUMMARY:ディープラーニングの基礎講座！ -超人的なニュ
 ーラルネットの学習方法を把握しよう-
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70754
 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nディープラ
 ーニングの基礎講座\n\n概要\nディープラーニングは、
 近年の人工知能の成果を支える先進的でエキサイティ
 ングな技術です。この講座は、２日間でディープラー
 ニングの数学を学び、超人的なニューラルネットの学
 習方法を把握できるようになる講座です。 ディープラ
 ーニングの数学を理解したい方、また、学習したモデ
 ルの精度の改善ができるようになりたい方に適したコ
 ースです。\n\nタイムスケジュール\nDAY1\n\n    \n        \n 
            時間\n            内容\n        \n    \n    \n        \n  
           10:00-11:00\n            微分をレビュー\n        \n     
    \n            11:00-12:00\n            推論の計算、コスト関
 数の刺激\n        \n        \n            12:00-13:00\n            
 誤差逆伝播法 - 簡単なネット\n        \n        \n            
 13:00-13:30\n            複数の出力のコスト関数\n        \n   
      \n            13:30-15:00\n            昼休み\n        \n        
 \n            15:00-15:30\n            誤差逆伝播法 - 複雑なネ
 ット\n        \n        \n            15:30-16:00\n            行列
 代数レビュー\n        \n        \n            16:00-17:00\n        
     誤差逆伝播法 - 行列記法\n        \n        \n            17
 :00-18:00\n            Python + NumPyでMNISTを学習\n        \n       
  \n            18:05-19:00\n            懇親会\n        \n    \n\n\nDA
 Y2\n\n    \n        \n            時間\n            内容\n        \n 
    \n    \n        \n            10:00-11:00\n            ニューラル
 ネットが普遍的な関数近似になる証明\n        \n        \n
             11:00-11:30\n            バッチング\n        \n        \
 n            11:30-12:30\n            binary cross entropyコスト関数
 \n        \n        \n            12:30-13:30\n            softmax活性
 化関数とcrossentropyコスト関数\n        \n        \n            
 13:30-15:00\n            昼休み\n        \n        \n            15:00
 -15:30\n            隠れ層の活性化関数の最適化\n        \n  
       \n            15:30-16:00\n            重みの初期設定最適
 化\n        \n        \n            16:00-16:30\n            Tensorflow
 の入門\n        \n        \n            16:30-17:00\n            Tenso
 rflowでMNISTを学習\n        \n        \n            17:00-17:30\n    
         学習のコツ、分類以外のネット\n        \n    \n\n※
  当日予告なく時間配分、内容が変更になる可能性がご
 ざいます。\n\n参加対象\n\n    ディープラーニングを理
 解したい方\n    最適なディープラーニングモデルを設
 計できるようになりたい方\n\n\n参加条件\n高校レベル
 の数学を理解していること\n\n持ち物\n筆記用具\n講座
 のコードを自分のパソコンで実行したい方\nコードをht
 tps://github.com/PuchatekwSzortach/deep_learning_workshopからダウン
 ロードして（git clone）、README.mdに書いてある通りanacond
 a環境を構築してください。\n\n参加費\n無料\n\n講師紹
 介\n\n    \n        \n        \n            Jakub "Kuba" Kolodziejczyk\n
                 \n                    Facebook\n                    Linke
 dIn\n                \n            \n            AI Okinawa\n            
 画像処理、ディープラーニングと科学技術計算を専門
 にしているAIコンサルタント。ロンドン大学の修士。
 シンガポール及び日本の大学の研究所、企業に務める
 経験を持つ。現在AI Okinawaの代表、LiLz株式会社のCTO、
 琉球大学の非常勤講師を務める。\n        \n    \n\n\n主催
 \n\n仙台市「SENDAI X-TECH Innovation Project」とは\n仙台市を
 フィールドに、IoTやAI、VR/AR、5Gなどの先端技術とさま
 ざまな産業との掛け合わせ（X-TECH）による新事業の創
 出やそれをリードする先端IT人材の育成・交流により
 、テクノロジーの力でイノベーションを生み出し、都
 市の体験をアップデートしていくことを目指すプロジ
 ェクトです。\n\n\n
LOCATION:enspace 宮城県仙台市青葉区国分町1-4-9 enspace
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