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:735402@techplay.jp
SUMMARY:文書分類を通じて学ぶPyTorch入門
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190617T193000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190617T223000
DTSTAMP:20260425T100701Z
CREATED:20190603T152148Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73540
 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柳浜万里\n事業会社のエンジ
 ニア。kaggle(データ分析コンペ)にてメダル獲得経験あ
 り。AVILENではデータ分析講座の講師リーダーを務める
 。深層学習を応用したプロジェクトにも携わりつつ、
 法人研修の講師なども積極的に行う。京都大学大学院
 修了。大学院では世界初のモデルとなる機械学習を用
 いた地震予測手法の開発に従事。\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⇨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/735402?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR