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:739224@techplay.jp
SUMMARY:PythonによるRNN・LSTM入門
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190720T100000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190720T130000
DTSTAMP:20260422T174037Z
CREATED:20190630T045138Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73922
 4?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※
 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1週間、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\nこの講座で得られること\n\n\n
 RNN・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\nL
 STM\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 notebook\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(なるべく5分前までにお入
 りください。)\n\nポータルサイト会員登録のお願い\n\n
 全人類がわかる統計学では、ポータルサイトを使って
 講座で扱う教材を受講者の皆様に共有いたします。\n
 初めて全人類がわかる統計学の講座に参加される方は
 、あらかじめこちらより会員登録をお願いいたします
 。\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/739224?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR