BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【tensorflowで学ぶ】ディープラーニング実装入 門 X-WR-CALNAME:【tensorflowで学ぶ】ディープラーニング実装入 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:716875@techplay.jp SUMMARY:【tensorflowで学ぶ】ディープラーニング実装入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190211T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190211T180000 DTSTAMP:20260409T223353Z CREATED:20190124T130343Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71687 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n\n本講 座ではtensorflowを用いて、ディープラーニングの最も基 本的な構造であるニューラルネットワークの実装をハ ンズオン形式で体験していただきます。\n\ntensorflowは 最も利用者数の多いディープラーニングのフレームワ ークであり、Pythonから利用することが出来ます。本講 座はニューラルネットワークを実際に構築しながら、t ensorflowのプログラムをわかりやすく解説いたします。 受講後はニューラルネットワークをを実装し、様々な 問題に当てはめることができるようになります。ディ ープラーニングの実装やtensorflowにおいて初めの一歩を 踏み出したい方にとって、非常にオススメな内容とな っております\n\n【参加条件】\n・Python3の基本文法を理 解している方\n・ニューラルネットワークの動作原理 を理解している方（推奨、理解していなくても実装は 可能です）\n\n上記については、以下の講座が深い理解 に役立ちます。（本講座の理解に関しての重要度順）\ n\n【初心者歓迎】Python入門講座 \n【ゼロから原理を学 ぶ】ディープラーニング入門\nPythonデータ分析入門\nPyt honによる機械学習入門\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\ntensorflow\nnumpy\ntensorboard\nsciki t-learn\nmatplotlib\n\n\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ニューラルネットワークの 基本の習得\nPythonで簡単なディープラーニングが書け るようになる\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\ntensorflowを用いた多層パーセ プトロンによるディープラーニングの実装\n\n\ntensorflow の概要\nMLPの設計\n計算グラフの構築\n学習\n学習記録 の分析\nモデルの利用\n演習\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やニューラルネットワー クを学びたい方\nデータ分析を行う上で強力な分析手 法、予測モデルが必要な方\n人工知能の仕組み、今と 未来、大枠を掴み、世界を広げたい方\n\n\n講師\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。現在は、リクルートテクノロジーズでAIを利 用したデータ分析に従事している。\n\n\n\n\n持ち物\n\n\n Python3の実行環境と必要ライブラリ（tensorflow\, pandas\, nu mpy）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 note book」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領収書\n\n【Stripeで 事前決済の方】\nクレジットカード会社が発行する明 細を領収書の代わりとしてご利用ください。当社より 重複しての領収書発行は行なっておりません。\n\n【当 日現金払いの方】\n講座後のアンケートにて、「領収 書が必要」にチェックを入れるようにお願いいたしま す。領収書をメールにて送付させていただきます。\n\n 【Paypalの方】\n決済処理後にPaypalから送付されるメー ル内容、またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の 上、「詳細」をご覧ください。それらが領収書の代わ りとなります。また、クレジットカード会社発行の利 用明細書も領収書としてご利用いただけます。（当社 より重複しての発行は行えません)\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・メールでのお問 い合わせは、info@to-kei.net　までご連絡ください。\n・ こちらで⇨LINE＠からもお問い合わせいただけます。（ 推奨）\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/716875?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR