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:724478@techplay.jp SUMMARY:PythonによるRNN・LSTM入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190403T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190403T180000 DTSTAMP:20260421T182122Z CREATED:20190320T065934Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72447 8?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、\n 【ゼロから学ぶ】ディープラーニング理論入門\n\n\n※ 本講座は、動画復習対応講座でございます。受講した 翌日から3日間、動画を公開いたします。聞き逃してし まった箇所の補填やより深い理解のためにお役立てい ただけると幸いです！\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\nkeras\nmatplotl ib\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\n RNN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柴田頼仁\n慶應義塾大学理工学部にて統計学 を専攻。スポーツと数字の結び付きに興味を抱き、統 計学の道を志す。研究では時系列のニューラルネット ワークを用いた野球の競技データ分析を行っている。\ 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\, numpy\, 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.ne t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。\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。\n\n【別途領収書発行が必要な方】 \n別途発行手数料として1000円頂きます。必要な方はinfo @to-kei.netまでご連絡ください。領収書発行手数料と受 講料金を合算した金額で発行いたします。\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・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最小遂行人数は「3 名」です。開催日の前日までにこの人数に達しない場 合は中止となります。ただし、複数の媒体で募集を行 っているので、本サイトの申込者数が最小遂行人数に 達しない場合でも開催になる場合がございます。もし 、中止が決定した場合はその時点で「全額返金」し、 登録しているメールアドレスにご連絡させていただき 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/724478?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR