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:730369@techplay.jp SUMMARY:PythonによるRNN・LSTM入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190519T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190519T130000 DTSTAMP:20260516T020220Z CREATED:20190503T061606Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73036 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nPythonによるR NN・LSTM入門\n概要\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LSTM 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 本講座ではRNNの基礎をわかりやすく解説し、実際にKera s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【参加条 件】\n- Python3の基本文法を理解している方\n- Keras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- Python3の基本文法に不安 のある方は、Python入門講座\n- tensorflow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※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この講座で得られること\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カリキュラ ム\n\n系列データ\nRNNの概要・応用例\nSimpleRNN\nLSTM\nKeras による実装\nRNNの発展\n\n※内容は一部変更になること がございます。\n講座一覧のフローチャート\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事前準備・持ち物\nPython3をインストール したPCの持参をお願いいたします．\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 jupyter notebook\nnumpy\nkeras\nmatplotlib\n\nまた，講義はJupyter N otebook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こんな人にお すすめ\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講師\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領収書\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【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【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受付・入場時間\n開始の15分前から\n(なるべく5分 前までにお入りください。)\n問い合わせ\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注意事項\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全人類がわかる統計学とは\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。 LOCATION:秋葉原駅徒歩5分 台東区台東１丁目11番4号 誠心O ビル3F URL:https://techplay.jp/event/730369?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR