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:761993@techplay.jp SUMMARY:文書分類を通じて学ぶPyTorch入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191221T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191221T130000 DTSTAMP:20260501T110600Z CREATED:20191202T064446Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76199 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Python3\, Jupyter Notebook\, 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・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講師\n岡本秀明 \n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Pay pal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-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・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・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・前払いの方で急遽参加できなくなってしまった 場合は、動画(一部講座のみ)・資料配布またはキャン セルに応じます。連絡先のメールアドレスまたはLINE＠ （推奨）にご連絡ください。キャンセルの場合は、開 催日の4日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差 し引いた金額を返金いたします。それ以降は返金には 応じ兼ねますのでご了承ください。\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/761993?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR