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:748942@techplay.jp SUMMARY:文書分類を通じて学ぶPyTorch入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190927T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190927T220000 DTSTAMP:20260420T110601Z CREATED:20190904T035115Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74894 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、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※本講座はPython3\, Ju pyter Notebook\, Pytorchを用いて進行します。事前に自分のP C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岡本秀 明\n法政大学大学院にて機械学習を用いた胃癌の自動 診断に関する研究に従事。医療画像診断、半導体欠陥 検出、衛星画像解析など様々なAIプロジェクトに携わ る。メーカー研究所、大手通信、外資ITにて研究開発 やコンサルティングの経験があり、人とAIとの協創に 関心がある。\n\n\n(オンライン動画、復習用動画は別講 師の場合があります。)\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10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 お問い合わせ\n\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\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AV ILEN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/748942?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR