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:725013@techplay.jp SUMMARY:【tensorflowで学ぶ】ディープラーニング実装入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190415T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190415T180000 DTSTAMP:20260421T192116Z CREATED:20190325T121803Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72501 3?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※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【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\nPythonによる機械学習入門\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 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内容\n\nten sorflow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 事前準備・持ち物\n\nPython3をインストールしたPCの持参 をお願いいたします．\n\nまた以下のライブラリをイン ストールするようにお願いいたします。\n\ntensorflow\nnum py\ntensorboard\nscikit-learn\nmatplotlib\n\n\nまた，講義はJupyter Notebookを用いて行いますので，インストール頂いたほ うがスムーズに講座を受けることが可能です．\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\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渡邊 雅也\n東京理科大学工学部情報工学 科。大学にて金融工学、情報工学、統計学を専攻。研 究室では，金融系時系列データの解析を基にエコノミ ストのアシスタントを行う。kaggleなどの機械学習コン ペなどにも参加。\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株式会 社AVILENが運営するサービスです。統計学・機械学習の 学習用サイト全人類がわかる統計学を運営、管理する ほか、社会人向けのAI人材やデータサイエンティスト 育成のための教育事業を行なっております。\n統計学 や機械学習を、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/725013?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR