BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【tensorflowで学ぶ】CNN実装入門 X-WR-CALNAME:【tensorflowで学ぶ】CNN実装入門 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:707733@techplay.jp SUMMARY:【tensorflowで学ぶ】CNN実装入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181215T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181215T170000 DTSTAMP:20260409T083316Z CREATED:20181111T095858Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70773 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【tensorflowで 学ぶ】CNN実装入門\n\n概要\n\n本講座のテーマはCNN（畳 み込みニューラルネットワーク）です。講座内では、C NNのメカニズムを解説しながらtensorflowを用いた実装を ハンズオン形式で行います。\n\nCNNは近年の画像認識分 野のもっとも重要な技術の一つです。実際、最近開催 されている画像認識コンペティションではほぼ全ての 手法がCNNをベースとしています。また、画像だけに限 らず、音声認識や自然言語処理への応用研究も盛んに 行われ、論文などで一定の成果が報告されています。\ n\n本講座ではCNNの基礎をわかりやすく解説し、実際にt ensorflow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CNN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・Python3の基本文法を理解している方\n・tensorfl ow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・Python3の基本文法 に不安のある方は、【初心者歓迎】Python入門講座 \n・t ensorflow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 notebook\nnumpy\ntensorflow\ntensorboard\ nmatplotlib\n\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CNNの基本原理と実装方法の習得\nCNNでな にができるか俯瞰的に捉えられる\n\n\n講座一覧のフロ ーチャート\n\nどの講座から受講したら良いのかわから ないというような方は、下記のフローチャートを参考 にしていただければと思います。\n\n\n\n内容\n\n\nCNNの 概要、応用例\nConvolution(畳み込み)とは何か\n畳み込み 層\nプーリング層\nTensorFlowによる実装\n実装したモデル の学習\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 ーニングにおけるCNNを学びたい方\n人工知能による画 像認識のプロジェクト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。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（tensorflo w\, 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\n4500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\nStripe発行の受 領書が領収書となります。当社より重複しての領収書 発行は行えません。\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 東京都台東区台東１丁目11番4号 誠心Oビル 3階 URL:https://techplay.jp/event/707733?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR