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X-WR-CALDESC:【積ん読解消】「ゼロから作るDeep Learning」勉
 強会#4
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SUMMARY:【積ん読解消】「ゼロから作るDeep Learning」勉強会
 #4
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74541
 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n昨今何かと
 話題に上がるAI （Artificial Intelligence:人工知能）ですが
 、その精度が飛躍的に高まったのは、ディープラーニ
 ング（Deep Learning:深層学習）のおかげとされています
 。\nオーガナイザーも勉強してみようと思い、評価の
 高い、オライリーの「ゼロから作るDeep Learning」を買い
 ましたが、ずっと積ん読状態でした。\nどうやら、私
 と同様に買ったけど読んでいない方が結構いるらしく
 、また、「勉強したいけど何から手をつけたらいいの
 かわからない」という方もいたので、それだったら一
 緒に勉強しませんかいうことで、この会を企画しまし
 た。\nテキストに沿って実際に手を動かしながらディ
 ープラーニングを理解し、AI時代に備えましょう。\n○
 テキスト：\nゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディ
 ープラーニングの理論と実装\nhttps://amzn.to/2JVOOD9\n○今
 回の範囲：\n3章 ニューラルネットワーク\n3.6 手書き数
 字認識\n4章 ニューラルネットワークの学習\n4.1 データ
 から学習する〜4.4.1 勾配法\np.72〜p.109\n※ 3.6のプログ
 ラムを実行するには、下記リポジトリのdataset/mninst.py
 が必要です。予習する場合はご注意ください。\nhttps://
 github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch\n○進め方：\n1. 
 自己紹介\n参加動機、学習経験など簡単に共有しまし
 ょう。\n2. テキストなぞり\n各自、テキストに載ってい
 るプログラムを書いて動かしながら、読み進めます。\
 n3. 感想、質問タイム\nやってみての感想や質問を出し
 合い、理解を深めます。\n○セットアップのお願い：\n
 今回から参加される方は、下記Anacondaの「Python 3.x versio
 n」（6月12日現在：3.7）を事前にインストールしてくだ
 さい。\nAnaconda Download\nhttps://www.anaconda.com/distribution/\nイ
 ンストール後、コマンドプロンプトで次のコマンドを
 入力し、バージョンが表示されればOKです。\npython --ver
 sion\n○プログラミングのレベル：\n何らかの経験があ
 るに越したことはありませんが、なくても1章で必要最
 低限のことは解説していますので、ここを手を動かし
 て理解すれば、進められると思います。\nオーガナイ
 ザーも適宜フォローします。\n○数学のレベル：\n行列
 、指数関数、微分などが後々登場しますが、全体的に
 は高校数学程度でしょうか。参加者同士でフォローし
 合いましょう。\n○参加費：\nなし。ワンドリンクオー
 ダーお願いします。\n○持ち物：\n・テキスト\n・ノー
 トPC\n○場所：\nBlue Baobab Africa\n○アクセス：\nhttp://tomos
 u-lab.com/access-2\n入り口が分からないという方が多いの
 で、↑ご覧ください。
LOCATION:Blue Baobab Africa 東京都港区麻布台２－２－１２ (三
 貴ビル 2F)
URL:https://techplay.jp/event/745414?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
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