BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:文書分類を通じて学ぶPyTorch入門 X-WR-CALNAME:文書分類を通じて学ぶPyTorch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:725892@techplay.jp SUMMARY:文書分類を通じて学ぶPyTorch入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190423T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190423T180000 DTSTAMP:20260423T055249Z CREATED:20190331T081215Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72589 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n文書分類を 通じて学ぶPyTorch入門\n\n概要\n\n本講座は深層学習フレ ームワークのPyTorchの習得を目的としています．\n\n講 座内ではPytorchの基本的な使い方を解説した後，ディー プラーニング（CNN）による文書分類の論文を解説しな がら，そのモデルをPyTorchのコードに落とし込んでいく ような形で実装を行います．Pytorchの基本から実践まで 幅広く学びたいという方には非常にオススメな内容と なっております！\n\nPyTorchはFaceBook社が開発したディー プラーニングのフレームワークです．Define-by-runで可読 性の高いコードを書くことが可能な一方，自然言語処 理のためのエコシステムが充実しており，言語処理で の利用者数が非常に多くなってきています．そのため 本講座でもPyTorchへの理解をより深めるために，応用的 なタスクとしてCNNによる文書分類モデルを実装してい きます．\n\n【本講座の内容をしっかり理解するための 条件】\n本講座は以下の前提知識がある方を対象とし ています．前提知識に不安のある方は，弊社の対応講 座を受講してからのご参加をお勧めいたします．\n\n・ Pythonの基本文法（for文，if文，関数など）\n・Numpyの基 本的な使い方\n・ニューラルネットワークの基礎的な 知識\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※本講座はPython3\, Ju pyter Notebook\, Pytorchを用いて進行します。事前に自分のP Cにインストールしてご持参ください。\n\nこの講座で 得られること\n\n・PyTorchの基本的な使い方\n・PyTorchで モデルを定義して学習する一連の流れ\n・実践的なモ デル実装の流れ\n・DL論文の読み方\n\nカリキュラム\n\n 【Pytorch基礎編】\n\n・PyTorchの特徴や他フレームワーク との比較\n・モデルの定義・レイヤーについて\n・自動 微分\n・関数とレイヤー\n・学習イテレーションの書き 方\n・GPUの利用やその他のテクニック\n\n【CNNによる文 書分類】\n・文書分類とは\n・参考論文読み\n・論文の モデルをPytorchで実装\n・学習\n\n※当日予告なく内容が 一部変更になる可能性がございます。\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\n・numpy\n・Pytorch\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こんな人にオススメ\n\n・PyTorchを使いこなせるよう になりたい方\n・ディープラーニングやCNNの実装に興 味のある方\n・文書分類に興味のある方\n・論文をコー ドに落とし込む流れを体感したい方\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領収書について\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Payp al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、以下 のフォームよりご申請ください。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全人類 がわかる統計学 領収書発行フォーム\n\n受付・入場時 間\n\n開始の15分前から\n\n※なるべく5分前までにお入 りください。\n※途中参加も可能です。\n\nお問い合わ 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・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・講 座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学 」に帰属しています。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\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 番地 4号誠心Oビル3階 URL:https://techplay.jp/event/725892?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR