BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【Pytorchで学ぶ】ディープラーニング実装入門 X-WR-CALNAME:【Pytorchで学ぶ】ディープラーニング実装入門 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:758382@techplay.jp SUMMARY:【Pytorchで学ぶ】ディープラーニング実装入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191123T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191123T180000 DTSTAMP:20260425T105317Z CREATED:20191107T100159Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75838 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n本講 座ではpytorchを用いて、ディープラーニングの最も基本 的な構造であるニューラルネットワークの実装をハン ズオン形式で体験していただきます。\nPytorchはtensorflow に次いでは利用者数の多いディープラーニングのフレ ームワークであり、Pythonの利用者なら比較的簡単に学 習することが出来ます。本講座はニューラルネットワ ークを実際に構築しながら、pytorchのプログラムを解説 いたします。受講後はニューラルネットワークをを実 装し、様々な問題に当てはめることができるようにな ります。ディープラーニングの実装やpytorchにおいて初 めの一歩を踏み出したい方にとって、非常にオススメ な内容となっております\n【参加条件】\n・Python3の基 本文法を理解している方\n・ニューラルネットワーク の動作原理を理解している方（推奨、理解していなく ても実装は可能です）\n上記については、以下の講座 が深い理解に役立ちます。（本講座の理解に関しての 重要度順）\n\n【初心者歓迎】Python入門講座\n【ゼロか ら原理を学ぶ】ディープラーニング入門\nPythonデータ 分析入門\nPythonによる機械学習入門\n\nこの講座で得ら れること\n\nディープラーニング及びニューラルネット ワークの基本の習得\nPythonで簡単なディープラーニン グが書けるようになる\n\n内容\nPytorchを用いた多層パー セプトロンによるディープラーニングの実装\n\nPytorch の導入\n\nPytorchとは\nPytorchのパッケージ\nライブラリに ついて\nデータの準備・前処理\nMNIST\n\n\nMLPの実装\n\nMLP 構図\n順伝播則\n\n\n学習\n\nバッチとミニバッチ\nソフ トマックス関数\nクロスエントロピー\n\n\n実装手順\n\n データセットのロード・前処理\nモデルの定義\n学習\n モデルのセーブ\n実際に文字を書いてみての予測テモ\n \n\n\n※内容は一部変更になることがございます。\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\npytorch\ntorchvision\ ntqdm\ntorchsummary\nnumpy\nscikit-learn\nmatplotlib\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※Google Colaboratory環境でのご参加も受け付けておりま 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 こんな人におすすめ\n\n最短ルートでディープラーニン グやニューラルネットワークを学びたい方\nデータ分 析を行う上で強力な分析手法、予測モデルが必要な方\ n人工知能の仕組み、今と未来、大枠を掴み、世界を広 げたい方\n\n講師\n小林航平\nカオス力学系時系列の分 析に関する研究に従事、中でも複雑な非線形時系列を ニューラルネットワークが学習する過程について研究 。確率統計、情報工学などに精通。\n\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問い合わせ\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注意事項\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4号 誠心Oビル 3階 URL:https://techplay.jp/event/758382?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR