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SUMMARY:【ゼロから学ぶ】ディープラーニング理論入門
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73477
 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【ゼロから
 学ぶ】ディープラーニング理論入門\n概要\n本講座では
 、ディープラーニングの最も単純な構造であるニュー
 ラルネットワークの仕組みをわかりやすくお伝えいた
 します。\nディープラーニングを実装するためのフレ
 ームワークは急激に充実して来ていて、実装のハード
 ルは下がりつつあります。しかし、より適切にあるい
 は効果的にこの技術を使えるようになるには、原理の
 理解が欠かせません。本講座では、ディープラーニン
 グの学習や予測のメカニズムを理論ベースで解説いた
 します。講義では、基礎的な内容から理解が難しいと
 される誤差逆伝播法までを網羅し、ニューラルネット
 ワークの動作原理の完全理解を目指します。\n「ディ
 ープラーニングのはじめの一歩を踏み出したい方」か
 ら「実装したことはあるが理論も知りたいという方」
 まで、幅広い方々にオススメな内容となっております
 。\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※当講座の想定受講者
 は、高校の数学の基礎がわかる方です。具体的には、
 微分、総和記号（シグマ）の基本を理解していれば問
 題ありません。\n※受講後は【tensorflowで学ぶ】ディー
 プラーニング実装入門に進んでいただくと実装の流れ
 もマスターしていただけます。\nこの講座で得られる
 こと\n\nニューラルネットワークの学習・予測のメカニ
 ズムの理解\n\n内容\n\n機械学習の歴史\n機械学習の基本
 \nニューラルネットワークとは\n活性化関数\n多層パー
 セプトロン\n損失関数と最適化\n誤差逆伝播法の仕組み
 \nディープラーニングの流れ\nRNN、CNNの紹介\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持ち物\n\nPC・タ
 ブレットなど（資料閲覧用）\nメモ用紙(計算用)\n\nこ
 んな人におすすめ\n\n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講
 師\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\
 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問い合わせ\n・メールでのお問い合わせは、info@to-k
 ei.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
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 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\n全人類がわかる統計学とは\n株式会社AVILENが運営す
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 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
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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
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