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:736169@techplay.jp SUMMARY:PythonによるRNN・LSTM入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190623T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190623T130000 DTSTAMP:20260422T194800Z CREATED:20190609T033246Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73616 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nPythonによるR NN・LSTM入門\n\n概要\n\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L STM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\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\n本講座ではRNNの基礎をわかりやすく解説し、実際にK eras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\n【参加 条件】\n\nPython3の基本文法を理解している方\nKeras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\n\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\nPython3の基本文法に不 安のある方は、Python入門講座\ntensorflow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\n\nこ の講座で得られること\n\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\nカリキュラム\n\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\n※内容は一部変更になることがございます。\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\njupyter no tebook\nnumpy\nkeras\nmatplotlib\n\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こんな人におすす め\n\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\n講師\n\n柴田 頼仁\n慶應 義塾大学理工学部統計学専攻卒業。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。統計学や時系列データ分析 、LSTMなどに精通し、講師を担当する。\n\n\n領収書\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10 00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(なるべく5分前までにお入りください。)\n\n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\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\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4号 誠心Oビル 3階 URL:https://techplay.jp/event/736169?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR