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:729738@techplay.jp SUMMARY:文書分類を通じて学ぶPyTorch入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190512T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190512T220000 DTSTAMP:20260422T174132Z CREATED:20190427T065116Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72973 8?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Python3\, Jupyter Notebook\, Pytorchを用いて 進行します。事前に自分のPC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吉川武文\n東京大学大学院に て機械学習を用いた生物データ解析の研究を行う。学 部では生物情報科学を専攻。生物から得られるビッグ データの解析や生物学における理論のシミュレーショ ン、モデリングなどにも精通。東京大学理科二類最高 点合格、日本生物学オリンピック金賞・本選一位など の受賞歴を持つ。\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、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⇨LI NE＠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/729738?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR