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:752433@techplay.jp SUMMARY:文書分類を通じて学ぶPyTorch入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191015T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191015T220000 DTSTAMP:20260423T042811Z CREATED:20190928T032752Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75243 3?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概要\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！\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【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・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 ※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※本講座はPython3\, Jupyter Noteb ook\, 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この講座で得られる こと\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カリキュラム\n【Pytorch基礎編 】\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【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講座一覧のフローチャート\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事前準備・持ち物\nPython3をインス トールしたPCの持参をお願いいたします．\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・numpy\n・Pytorch\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こんな人にオススメ\n・PyT orch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講師\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(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領収書につ いて\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【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 【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受付・入場時間\n開始の10分前から\ 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❇︎オンライン受講でお申し込みいた だいた方は、セミナールームにてご参加いただくこと はできません。ネット環境のある場所での受講をお願 いいたします。\nポータルサイト会員登録のお願い\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お問い合わせ\n・メールでのお問い合わせは、info@to-ke i.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注意事項\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全人類がわかる統計学とは\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/752433?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR